WO2012005532A2 - Global environmental change forecast system and method for forecasting global environmental changes - Google Patents

Global environmental change forecast system and method for forecasting global environmental changes Download PDF

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WO2012005532A2
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data
observation data
prediction model
numerical
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조민수
권오경
임윤진
김상완
이필우
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한국과학기술정보연구원
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W2201/00—Weather detection, monitoring or forecasting for establishing the amount of global warming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Definitions

  • the present invention relates to a portal web-based global environment change prediction system and a prediction method capable of predicting a change in the global environment according to a user's desired condition and providing the result as a web-based service.
  • the global environment refers to one or more natural environmental elements that make up the global environment, such as the atmosphere, hydrosphere, rock zone, biosphere, and ice zone.
  • These earth environment factors are very limited or impossible to experiment with them, and the results of numerical prediction model of changes in the earth environment are obtained by substituting observations or experimental values into equations representing the natural law that dominates the earth environment elements based on computers. have. Changes in the global environment occur mainly on a large scale, so high-performance computers are often required to obtain high-resolution results at the level desired by the user by using the numerical prediction model.
  • the numerical forecast model includes some execution conditions in the form of options, so that the user can input the desired option in the numerical forecast model or generate the desired option in the form of an input file so that the numerical forecast model can be executed.
  • the interface tool for selecting the numerical forecast model execution option is different for each high-performance computer, it is inconvenient for the user to directly enter the selection option value or create a file with the selection option value according to the computing resource environment.
  • the user can input initial data about the desired global environment object through the numerical interface model's unique interface tool and perform it with a certain level of computer resources.
  • the initial data is an initial value representing the initial state of the global environment targeted by the digital forecasting model.
  • the initial data is separately generated for processing in the numerical forecasting model or processed to fit the input data of the numerical forecasting model through another model.
  • the user inputs the input file name including the initial value or the initial value directly and sets it to be input to the numerical forecast model.
  • This input file configuration is inconvenient for the user to reset the input file name or its path if the target computer environment is changed.
  • the user must designate all input data files manually, which can be inconvenient for the user.
  • the results of the numerical forecast model are processed into visible information such as graphics and moving images and are provided to the user.
  • Some numerical forecasting models are communicated to third parties through not only users of the model, but also through communication media such as broadcast media or the Internet.
  • communication media such as broadcast media or the Internet.
  • the conventional numerical prediction model could not provide the user with the realistic visualization of the numerical prediction model results.
  • the task of visualizing in 3D realistically also requires a lot of computation, so it can be very difficult and cumbersome to be expressed in various ways according to the user's desired condition.
  • the most straightforward example of a numerical forecasting system for changes in the global environment is the weather forecasting model.
  • meteorological agencies in each country collect or process observations. Then, it selects a high-performance supercomputer suitable for each weather forecast model of each country, inputs certain conditions for the region, and performs the weather forecast model on the selected computer.
  • the results of the numerical forecasting model were provided through the website of the Korea Meteorological Agency or broadcasted to the public.
  • the numerical forecasting system has been troublesome because it is difficult for the user to access, and the performed numerical forecasting model is provided through the web interface, but it is designed to provide the result of the predetermined numerical forecasting model and the user's choice of the web interface It was not a result.
  • a user of a numerical forecasting model for determining a forecast or an information receiver receiving the information does not allow a flexible computer resource to be allocated to freely set or change a performance condition of the numerical forecasting model and obtain a result within a desired time. It was. In addition, it was not possible to obtain a model result that a user could realistically recognize global environmental changes. For example, in order to accurately analyze and understand the results of the numerical prediction model in the desired area, three-dimensional results should be provided. However, since the conventional numerical prediction model did not provide the result for the three-dimensional visualization data through realistic graphic work, the realistic prediction was made. It was difficult to get model results.
  • An object of the present invention is to provide a numerical simulation (computational steering) system that can predict changes in the global environment based on the web.
  • Another object of the present invention is to use computational grid technology to find computational resources of scale required for numerical simulation for predicting changes in the global system in a distributed environment and to use them as shared environments.
  • Still another object of the present invention is to visualize and display observation data using a web portal service.
  • Another object of the present invention is to display the numerical simulation output data to the user as a two-dimensional or three-dimensional data in a virtual globe using a web user interface to display realistic model results.
  • a client may display a web interface for selecting global environment observation data to be input into a numerical prediction model and an execution variable of the numerical prediction model and receiving a request for performing a numerical prediction model. And assigning, by the client to display the web interface, the performing of the numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of computer systems according to the performing parameters of the numerical prediction model and the performing of the numerical prediction model.
  • a grid middleware, and a manager for receiving the selected global environment observation data from the web interface and controlling the numerical prediction model to be performed on a computer system to which the numerical prediction model is assigned using the received global environment observation data. It provides a global environment change prediction system including a server.
  • an embodiment of the present invention provides a method of displaying a web interface by a web application executed on a grid middleware that allocates a task of performing a numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of heterogeneous computer systems. ; Receiving global environment observation data, performance variables of the numerical prediction model, and a request for performing the numerical prediction model to be input to the numerical prediction model through the web interface; Receiving selected global environment observation data from the web interface; And controlling the numerical prediction model to be performed on the computer system assigned by the grid middleware using the received global environment observation data according to the request for performing the operation.
  • According to an embodiment of the present invention can provide a numerical calculation control system that can predict the change of the global environment based on the web.
  • a computational grid technique may be used to find a computational resource of a scale required for numerical simulation for predicting the change of the earth system in a distributed environment and to use it as a shared environment.
  • observation data may be visualized and displayed using a web portal service.
  • the user can easily control and adjust a series of services such as processing observation data, performing predictive modeling, and visualizing model performance, so that the user's decision making and the result can be easily provided. It can provide a web interface.
  • the numerical simulation output data may be displayed to the user as two-dimensional or three-dimensional data in the virtual globe using a web user interface to express realistic model results.
  • a global environmental change prediction system and a global environmental change prediction system are provided to analyze prediction modeling results of global environmental changes according to user settings, and visualize the result of the prediction to determine a forecasting intention. can do.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of one embodiment according to the present invention.
  • FIG. 2 is a view showing an embodiment of a global environmental change prediction system according to the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an embodiment of an observation data system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the function of the collector daemon in the observation data system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 illustrates an initial screen of a web service provided by an observation data system.
  • FIG. 6 illustrates another screen of a web service provided by the observation data system of FIG. 6.
  • FIG. 7 illustrates another screen of a web service provided by an observation data system.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating another screen of a web service provided by an observation data system.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of displaying precipitation information using a precipitation chart of a selected region.
  • 10 is an exemplary view of a screen that appears when the [Case Image] menu is selected from the typhoon menu of the disaster theme
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a screen provided through a web service an example of observation data, a course predicted course of a typhoon cicada, and a final moving path in a typhoon example menu;
  • FIG. 12 illustrates an example of a screen displayed on a web interface when a river overflow image menu is selected.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a screen displaying a river overflow image selected by a user
  • FIG. 14 illustrates a computational computer grid system that may be included in the forecast modeling system.
  • FIG. 15 illustrates a grid service stack capable of providing a grid-based web service.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a result generated when terminating terrain generation is to be performed.
  • 17 is a diagram illustrating an initial screen of a grid-based web portal.
  • FIG. 18 illustrates an initial screen when a user logs in to a web portal to use a grid-based predictive modeling system.
  • FIG. 19 illustrates a detailed selection option included in a terrain generation section of a task management menu.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a region that is a target of the terrain generation process of the weather forecasting model through a web interface
  • 21 is a diagram showing a log message via a web interface when the terrain generation process is performed.
  • 22 is an exemplary diagram showing a preprocessing section of a numerical forecast model displayed in a web interface
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a log message screen indicating that selected input data is generated as data suitable for a weather forecasting model.
  • FIG. 24 is a diagram illustrating a web interface screen of a main process section for setting an input variable for an execution condition of a weather prediction model to be performed by a user
  • 25 is an exemplary diagram of a web interface for displaying a model execution condition selected by a user
  • FIG. 26 is a diagram illustrating a screen for submitting a job to a predictive modeling system so that a weather prediction model is performed on a grid-based resource.
  • 27 is a diagram illustrating an example of providing a performance log message to a web interface to a user when the main process is performed in a grid-based resource resource;
  • 28 is an exemplary view showing a result of visualizing a post-processing result of a model execution in a web interface of a prediction model system
  • FIG. 29 is a diagram illustrating a screen providing a result of a three-dimensional representation on a virtual earth in a web interface through a three-dimensional visualization tool.
  • FIG. 30 is a diagram conceptually illustrating a processing task module of a data analysis system
  • FIG. 31 illustrates data used for three-dimensional visualization of observation data.
  • 32 is a diagram illustrating an orthogonal image of a target area in which visualization data is generated.
  • 33 is a diagram illustrating the number of memory and polygons according to a survey interval of geographic data for an area included in an orthogonal image.
  • FIG. 34 is a view showing an area displayed on a screen when the data analysis system expresses a corresponding area through a web interface.
  • 35 is an exemplary view for displaying a wire frame image on a corresponding screen.
  • 36 is a diagram illustrating an example of displaying an image of a flooded area by processing observation data or predictive modeling result data together in a corresponding area;
  • 37 to 40 is a view showing the three-dimensional image visualization of the three-dimensional image of FIG. 36 according to time and altitude.
  • 41 is a view showing an embodiment of a global environment prediction method according to the present invention.
  • FIG. 1 shows a schematic diagram of one embodiment of a numerical simulation computational steering system (hereinafter referred to as a numerical computation system) according to the present invention.
  • the numerical calculation system includes an observation data system 100, a forecast modeling system 200, and a data visualization system 300.
  • the model performed in the forecasting modeling system 200 may be performed by the forecasting modeling system according to the present embodiment, although the weather forecasting model is taken as an example, but the global environment model as described above.
  • the observation data system 100 provides the earth environment observation data as input data of the forecast modeling system 200.
  • the observation data system 100 collects the global environment observation data received through the communication network and provides it to the forecasting modeling system 200, or corrects or processes the collected observation data into data suitable for the initial data of the forecasting modeling system 200. do.
  • the observation data system 100 may search for and provide observation data desired by a user through a web portal interface.
  • the observation data system 100 may provide the retrieved observation data directly to the forecast modeling system 200 or may be processed to be suitable for performing the model of the forecast modeling system 200.
  • Earth environment observation data has been established independently for each institution that collects observation data, but the embodiment of the present invention described below can be designed as a web portal system by exchanging and sharing observation data for each institution.
  • the forecasting modeling system 200 performs global environment prediction modeling using initial data received from the observation data system 100.
  • the forecast modeling system 200 can appropriately reprocess the observation data received by the observation data system 100 regardless of whether the observation data system 100 has processed the observation data.
  • the forecasting modeling system 200 includes a grid-based computational resource described below, the grid middleware of the forecasting modeling system 200 to calculate the computational resources to perform the global environmental prediction modeling according to the conditions selected by the user through a web interface. Can be assigned.
  • the grid computing resource of the forecasting modeling system 200 is a plurality of computers, which may include homogeneous or heterogeneous computer systems or cluster systems in which they are aggregated. Computers included in the grid computing resources should be able to output the forecast results of the weather forecast model in a timely manner. The user can reliably obtain the weather forecast model results because the most suitable resource among the computers is selected by the grid middleware. . High-performance computers on which weather forecast models are implemented are shared and used by a large number of users, rather than being dedicated to individual users.
  • the model performance can be obtained more stably than using a computational resource.
  • the grid computing resource includes an interface capable of performing parallel processing, so that different computers in the grid computing resource can simultaneously calculate part of the same forecasting model.
  • the forecasting modeling system 200 When the user selects the model execution condition through the web interface, the forecasting modeling system 200 performs the weather forecast model according to the execution condition and transmits the result to the data visualization system 300.
  • the execution result of the forecasting modeling system 200 may be transmitted to the observation data system 100 again or may be stored in a separate database so that a user may check the model execution result and the observation result later through a web interface.
  • the data visualization system 300 may display the output data of the forecasting modeling system 200 in a virtual globe in a two-dimensional cross-sectional view or a three-dimensional stereoscopic view on a web interface.
  • the data visualization system 300 provides visualization information for a user to analyze observation or modeling results.
  • the data visualization system may be referred to as a data analysis system.
  • the results of the data analysis system 300 may be transmitted to the observation data system 100 or the prediction modeling system 200 and displayed together with the results of the corresponding system.
  • the observation data system 100 or the prediction modeling system 200 may be displayed.
  • the resulting data may be visualized and displayed together in the data analysis system 300. Therefore, the user can easily analyze the data related to the global environment from the modeling result data such as the visualization result through the grid-based web portal interface.
  • FIG. 2 is a view showing an embodiment of a global environmental change prediction system according to the present invention.
  • the global environmental change prediction system includes a separate web server 400 or any one of the above observation data system 100, prediction model system 200, data analysis system 300, the role of the web server You can also do Alternatively, when each of the systems 100, 200, and 300 each provides a web service, the web server 400 may include an observation data system 100, a prediction model system 200, and a data analysis system 300. have. The user may be provided with a web portal service provided by the web server through a web browser using the client 10 connected to the web server 400.
  • the observation data system 100 may collect the observation data and provide data collected by the prediction model system 200.
  • the observation data system 100 may provide the observation data used by the numerical prediction model performed by the prediction model system 200 at predetermined time intervals provided by the numerical prediction model according to the execution time.
  • the prediction model system 200 of the web server 400 performs a numerical prediction model.
  • the web server 400 is based on the grid-based computing resources 500.
  • the computing resources illustrated may each be remote high performance computer systems or cloud computers.
  • Grid-based computing resources can be connected to a high-speed Internet network as described below, and based on the connection network, each cloud computer has a grid-based parallel processing interface.
  • the cloud computer refers to a supercomputing, ultra-high performance computer, or a grid computer or a cloud system in which each component computer is connected internally or externally to exert super computer or ultra-high performance computer performance. Therefore, the model results can be obtained in a short time while efficiently operating the numerical prediction model that requires a large amount of calculation.
  • the file server 600 may store the result data of each system or may store and provide data required by each system.
  • the predictive modeling system 200 may perform a model based on data stored in the file server 600, and the data analysis system may display data visualization results based on data stored in the file server 600.
  • the file server 600 may be a separate component from the web server 400 but may be included in the web server.
  • the web server has a grid middleware and a manager, and the manager distributes the work required for the web service request requested by the client to the computing resources through the grid middleware, and the result received from the computing resources can be provided to the web interface. Can be.
  • the observation data system is a registry system.
  • the registry collects observation data and forecast data related to the global environment such as meteorological, terrestrial water, and ocean, which are independently produced in the distributed environment.
  • This embodiment collects data at regular time intervals using FTP services using data services of various organizations, and shows that the collected information includes satellite imagery of the Korean Peninsula, radar image, forecast of typhoon path, and precipitation per hour.
  • the registry system includes a collector daemon 110, a management web service module 120, a catalog query service module 130, and a data input / output module 140.
  • the collector daemon module 110 collects data from an external data service, executes a program stored in a database or a web server using a data input / output module, and is a set of collectors executed by each scheduling.
  • the management web service module 120 allows an administrator to monitor the data collection situation and manage items.
  • the catalog query service module 130 may allow a user or an external collection service to collect specific data (records) by a query.
  • the data input / output (DAO) module 140 provides a data input / output interface between an application for input / output with a user or an external data collection system and a database.
  • the collector daemon module 110 may execute the collector daemon in the form of a Java program.
  • Collector Daemon is a class that manages the entire collection process and can have multiple Collectors that are executed by independent scheduling.
  • Collectors are run on an independent schedule, and one collector executes one or more CollectionLogic sequentially and provides an interface for recording records according to the CollectionLogic being executed.
  • the FTP collector thread (FTPCollectorThread) is the base class for all classes for real-time automatic collection using file transfer protocols such as FTP, and inherits the collector.
  • the embodiment of this figure is an example of being the parent class of the FTP collection thread for receiving data from the Meteorological Agency and the FTP collection thread for receiving data from the Korea Water Resources Corporation. It connects to the FTP server of the relevant institution and executes the collection logic registered sequentially, and collects data by checking whether there is a new file on the server through FTP service every 10 minutes, for example.
  • CollectionLogic is a logic for importing specific data and analyzes it including directory movement, data checking, and downloading, and stores it as a record using the storage interface provided by the collector. CollectionLogic is initialized to have one or more series before collection is executed. At the time of collection execution, collection logic is executed repeatedly for each series.
  • Series represents the consistency of data storage. It is the setting of data type (DataType table), station / branch (Site table), etc., or the use of its own information. Play a role. For example, the weather radars of Gudeoksan and East Sea can be treated as different series.
  • the observation data system includes a filter class for filtering new data from the returned file list during the collection via FTP.
  • Classes that inherit from this class can filter out new information from the file name in the list of FTP files.
  • the file name can be a series of numbers listed up to the hour, and can filter new information within the file based on the file name.
  • the observation data system may be implemented on a web basis for the convenience of the observation data manager.
  • the management web service can be used by the administrator to monitor the collection process or to manage configuration items related to the collection.
  • the management web service of the observation data system may provide the following management services.
  • the topic management function may include a subject table entry representing a number of social benefit areas and subcategories provided by the web portal. It manages the data type (DataType table) and reference relationship with the collected records.
  • the data type management function manages a data type (DataType table) that can be classified into a certain format, and the institution management function manages institution information that operates a station / branch (site table).
  • Station / branch management provides information on individual stations, points, and observation equipment at specific locations. Acquisition logic monitors what is being collected. Recent collection logic shows a list of collection results within a certain time, and can provide details about individual collection results.
  • the catalog search function allows the user to search for data that meets certain conditions using the catalog query service module through a web interface. Internally, the program creates an XML query from the data received from the catalog search form, parses the query again, and returns an XML search result.
  • the data input / output layer is used for data communication between a database and an application for a user (or for data interchange in a collection system).
  • Observation data system can provide information on nine classifications of disaster, health, energy, climate, water, weather, ecosystem, agriculture, biodiversity. And it can play a role in helping rational decision making such as forecasting and analysis.
  • the menu 5 illustrates an initial screen of a web service provided by an observation data system. That is, the initial start screen that appears when the user accesses the web portal system of the observation data system. Later, when the user selects a desired menu, the initial map image area of the start screen is used as the content display area of each menu.
  • the menu may include a theme menu of disaster, health, energy, climate, water, weather, ecosystem, agriculture, and biodiversity as illustrated.
  • the data providing area in the middle of the screen can be partially updated without updating the entire page. This not only reduces the overall amount of data communication, but also provides finer control of the screen.
  • the right side of the embodiment may exemplify information corresponding to the access time of the above-described subject menu.
  • the user can selectively obtain observation data of the interest of interest from the observation data system. Since the resolution of the map area 1 may vary according to a user, the map area 1 may be enlarged or reduced to visually display observation data of a desired date with respect to a desired subject area.
  • FIG. 6 is a screen that is displayed to a user that appears when, for example, a [satellite image] menu is selected from a typhoon menu of a decontamination subject.
  • the satellite image data may be overlaid on the earth map.
  • the earth map can be received from outside and overlay observation data based on it, for example, a map such as a Google map can be used.
  • This example shows a screen overlaid on the earth map.
  • the satellite image data only shows data between the [start date] (1) and [end date] (2) set by the user.
  • the number of frames (4) to be displayed per second may be set by using the “FPS (Frame Per Second)” adjustment slider (3).
  • 7 illustrates another screen of the web service provided by the observation data system.
  • 7 is an example of a screen that appears when the [radar image] menu is selected.
  • each area where the radar base is installed can be marked on the map.
  • the radar image of the corresponding area may be displayed at the bottom of the screen.
  • the radar image can basically show the latest radar image. However, in some regions, if the database has historical data, it may provide an additional menu for viewing historical radar image data.
  • the user can set the [start date], [end date], and [FPS (Frame Per Second)] to view the radar image of the past.
  • FIG. 8 and 9 illustrate another screen of the web service provided by the observation data system.
  • 8 and 9 show screens when the user selects the [precipitation] menu among the typhoon menus of the disaster menu.
  • FIG. 8 shows an example of displaying each region to show precipitation information on a screen of the Korean peninsula of the earth map.
  • the precipitation information of the corresponding date can be checked for each time zone using the date tab.
  • the daily precipitation information may be generated and displayed in real time.
  • FIG. 9 illustrates an example of displaying precipitation information by using a precipitation chart of a selected region when a specific region is selected in the web service of FIG. 8.
  • the Sancheong region which is the desired area on the map
  • the rainfall of each time zone for the day is displayed to the user through a chart on the map. Therefore, precipitation data, which is observation data, can be obtained as temporal and spatial data through a web service.
  • FIG. 10 is an example of a screen that appears when the [Case image] menu is selected from the typhoon menu of the disaster theme.
  • the example of FIG. 10 lists typhoon case information generated during a period selected by a user (in this example, 1993 through 2007).
  • the observation data to check the course prediction and the actual moving path of the typhoon are provided. For example, if a user selects a typhoon cicada that occurred in September 2003, a case image thereof may be displayed through a web service.
  • FIG. 11 illustrates a screen for providing observation data in the typhoon example menu above, an example of a predicted course of the typhoon cicada at that time, and an example of a final moving path through a web service.
  • FIG. 12 is an example of a screen that can be viewed when a user selects a river overflow image menu when heavy rain occurs due to a typhoon in a typhoon event.
  • the user can select each region to display the flood image information among regions having observation data on the earth map. For example, if a user wants a visualized image of the area of Gyeongancheon (latitude 37.407255, longitude 127.268372), the user can select the river on the map.
  • the web service by the observation data system can then display the flood image using the model dialog box of the selected area.
  • the illustrated screen may be a flood image of the Gyeongan stream during heavy rains of the typhoon, and may display a terrain suitable for the river, and may display the level of the river according to the heavy rain graphically.
  • the observation data system may collect the observation data at regular intervals and display the collected observation data according to the user's selection.
  • the observation data collected by the observation data system may provide initial data of the prediction model system described later.
  • the observation data system can be linked with the prediction model system to provide initial data of the numerical model selected by the prediction model system.
  • the observation data system transmits the collected observation data to the data analysis system, and the data analysis system may express three-dimensional visualization data using the observation data received from the observation data system.
  • Grid computing technology is a high-performance infrastructure construction technology that provides user-oriented resource providing services by connecting and integrating heterogeneous computing resources, mass storage devices, and various scientific and technological research equipments in a high-speed network.
  • Grid computing in particular, is an infrastructure that allows distributed environments to be serviced to users as a huge virtual machine, as well as physical resources.
  • the grid increases the amount of computational resources available to users, allowing them to solve larger problems faster than ever before, and increase the efficiency of resource utilization through a unified approach to various types of resources. Can be. And through a distributed collaboration environment, researchers can collaborate and collaborate remotely, greatly reducing the cost of collaboration. In terms of resource managers, the integrated use of resources can reduce the idle time of the entire resource, increase the utilization of expensive research equipment, and reduce the additional cost of resources.
  • Grid middleware has all the features you need to properly allocate all the resources of a distributed heterogeneous environment to your needs. Very heterogeneous, decentralized, and even the operation policy requires a very complex structure to make different resources appear as a system, but grid middleware hides all of these complex structures from the user and provides a user-friendly interface. Help you use the resources you need.
  • Grid technology can be divided into different categories according to its purpose of use. It can be divided into a calculation grid, a data grid, a research equipment grid, and an access grid. Computation grids can be used to perform computationally intensive applications utilizing very high performance computational resources through interworking between computational resources.
  • the data grid supports technologies for accessing and managing vast amounts of distributed data, which can be used to run large data processing applications.
  • the research equipment grid aims to remotely control research equipment such as astronomical telescopes and electron microscopes.
  • Access Grid can support remote collaborative research by allowing remote researchers to share video conferencing, presentation programs, and data analysis programs.
  • An embodiment of the predictive modeling system according to the present invention has a feature that is performed based on a computing grid infrastructure.
  • Grid-based predictive modeling systems can make large amounts of computing resources available to calculate future situations in an urgent situation faster, and greatly affect the accuracy or speed of its execution depending on the size of the computing resources. Impacts can facilitate application models such as climate models.
  • Grid-based predictive modeling system uses grid middleware.
  • Grid middleware allows computing resource providers to easily configure the grid with their resources, and provides users with convenient access to the many useful features provided by grid computing technology. Stability is the most important point in providing a grid service, the grid middleware according to an embodiment of the present invention is the priority of the stability of the grid infrastructure that integrates various types of resources, the grid service based on the stability It is possible to faithfully implement the most basic functions necessary to implement.
  • Grid middleware has basic management functions such as resource management, information service, grid MPI library, etc., and can integrate grid CA, accounting service, and web portal development tool.
  • Grid middleware according to the present invention is designed as a basic user interface so that a web portal is convenient for a user.
  • Basic functions include task management, distributed file system management, resource monitoring and information service accounting services, and include a security infrastructure.
  • users can use the grid through a more convenient interface by fully utilizing technologies such as Ajax (Asynchronous JavaScript and XML) and Flex, which are recently attracting attention as web 2.0 interface technologies.
  • the task management service handles all tasks submitted by the user.
  • the task management service manages a series of processes required from submitting a task, monitoring a task, and allocating and executing computational resources.
  • Grid middleware according to an embodiment of the present invention is classified into three types of calculation tasks, which are a single task, a high throughput computing task, and an MPI task.
  • tasks are assigned to the local batch scheduler in each computing resource.
  • the task management service can centrally send tasks to each resource and perform a comprehensive monitoring of the tasks being performed, making it easier for users to see the status of the tasks.
  • the status of the job is saved in the DB so that you can check the history of the job that the user has executed even after the job is running or after the job is completed.
  • the task management service can automatically handle the movement of executable files, data files, etc. required for remote tasks, and security-related processes required for execution of tasks.
  • Jobs submitted to the job management service may be created through the Job Specification Description Language (JSDL), a job expression standard language of the Open Grid Forum (OGF).
  • JSDL Job Specification Description Language
  • OEF Open Grid Forum
  • the grid message passing interface (MPI) service is a task management service for processing MPI tasks separately.
  • a job whose type is MPI among jobs submitted to the job management service of the grid middleware according to the present invention can be sent to the grid MPI service for execution.
  • This service can support various kinds of computing resources and various MPI libraries.
  • the Grid MPI service automatically handles all processes to run a task using the MPI library of your choice, so you can run the task without knowing how to run the MPI task, a parallel processing resource.
  • the library such as MPICH-G2 can be used to perform MPI operations that simultaneously use remote computing resources.
  • support for auto-compilation allows you to submit jobs using source files, allowing you to create and run executables on target resources.
  • a service in charge of file transfer includes a file management service. This service performs remote I / O transfer of files between resources and provides file browsing function to manage user data in various distributed resources through a single view as if they were on one computer.
  • An embodiment according to the present invention may provide a resource information service, and may not only monitor resources but also service basic information for utilizing a service provided by each resource.
  • the resource information service of the grid middleware according to the present invention provides an information provider for generating necessary information.
  • Resource monitoring function provided through web portal can save extracted information in DB or file server.
  • Types of information provided by the resource information service include queue-related information of the local batch scheduler, hardware-oriented system information, and software information.
  • each resource has a different OS, deployment scheduler, and so on.
  • the accounting service of the grid middleware is based on the user's information in various batch schedulers from the job distribution engine of computational resources included in the grid. Resource usage information can be collected and used to indicate when and how much computing resources the user has used.
  • the grid middleware according to the present invention can use a web portal as a user interface.
  • the grid middleware according to the present invention can be provided with a general purpose web portal to show how a web portal can be implemented as a grid client.
  • This web portal can take advantage of Ajax, Flex, etc., which are the Internet application building technologies that are widely used in recent Web 2.0 sites. By using these technologies, users can execute tasks through the web portal, manage files, monitor resources, etc. The set of functions is more convenient and intuitive than ever before.
  • the provided web portal may perform task management, task monitoring, distributed file management, resource monitoring, accounting management, and certificate management for security by utilizing middleware services of grid middleware according to the present invention. Since the web portal according to the present invention aims to execute general-purpose applications, it is also possible to create a separate portal for supporting a specific application.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a computational computer grid system that may be included in the forecasting modeling system 200.
  • a computational computer grid system many geographically separated computers are connected by high-performance networks.
  • Figure 14 shows a grid computer system used to implement an embodiment of the present invention, in which the grid computer system illustrated may be connected on a grid basis to computers on a national scale.
  • the computer system located at Daejeon Korea Research Institute of Science and Technology used in the examples includes a computer system with 2 GHz and 24 Tflops performance and a high performance super computer with 2.3 GHz and 5.8 Tflops performance, and is located in Seoul, Gwangju, Busan, Pohang, etc. It can be connected to a Linux cluster system and a high speed internet network of 2.5 Gbps to 20 Gbps. Of these computer resources, computer resources immediately available at the time of numerical forecasting modeling are allocated by the grid middleware to their modeling calculations.
  • the predictive modeling system becomes a grid-based application execution environment, which requires a computational grid system.
  • the calculation grid required for the development of an embodiment of the predictive modeling system according to the present invention may utilize an infrastructure in which clusters distributed in various sites throughout the country are linked.
  • Grid infrastructure is constructed using grid middleware according to an embodiment of the present invention, and each cluster of grid infrastructure is linked to a research network of the Korea Institute of Science and Technology and is linked to a network of 10 to 20Gbps between clusters so that the communication bottleneck between clusters The phenomenon can be minimal.
  • It has a middleware server that distributes and manages tasks to distributed resources, and manages resource information and accounting information.
  • a web portal can be implemented using grid services of each resource and middleware server.
  • Table 1 illustrates the specifications of each cluster included in the computational grid infrastructure used in the experiments of one embodiment of the present invention.
  • the exemplary Greek service stack includes a hardware resource layer, a grid middleware layer, and a user interface layer.
  • the resource layer corresponds to the cluster system, the super computer system, and the mass storage device illustrated in FIG. 15.
  • the resource layer represents the hardware for performing and storing numerical forecasting model results on a grid-based web.
  • the user can use the user interface to control calculations using grid resources, job management functions, security service functions for grid systems, resource monitoring of grid resources, and shared user accountability. Services based on accounting, data adat, and global scheduling of grid resources can be provided.
  • the user interface layer may include a command line interface for providing a web portal service to a user, a command line interface for receiving and executing a user command, various graphical user interface applications, and the like. Can be.
  • the grid middleware layer can distribute and control user commands through the user interface layer to be performed by the resource layer.
  • the middleware may allow resource resources to be allocated or used according to information input by the user through the web portal through a web services interface to provide a web portal service.
  • the grid middleware layer includes grid accounting for web application grid account services, resource monitoring, resource allocation, task management for task management and global scheduling of resources, security for encryption and authentication, data transfer and Data management functions for the grid file system can be performed.
  • the weather model predicts the weather using the numerical prediction model.
  • the embodiment of the present invention used a numerical prediction model for implementing a medium-scale dynamics process in the air / environment.
  • the numerical prediction model according to an embodiment of the present invention will be described in order to easily explain the process of executing the numerical prediction model from the grid-based web portal according to the selection condition to the user and obtaining the result.
  • the numerical prediction model according to the present embodiment may include terrain generation, preprocessing, main process, and postprocessing.
  • the terrain generation process includes information such as the surface or the sea that forms the bottom layer of the weather model, and is a process of analyzing the model area setting, the terrain elevation, and the ground use information into the selected area.
  • the following key items for terrain generation can be selected or entered using the web interface.
  • the maximum size of the two-dimensional domain For example, the maximum size of the two-dimensional domain, the maximum size of the terrain data, the center latitude and longitude coordinates, and other domain related variables can be set.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a result generated when terrestrial generation is to be performed in which a weather model is to be performed.
  • the model execution target domain set by the user is shown as a result of the terrain generation process divided into three stage or two stage regions around the Korean peninsula is shown.
  • the user can check the file including the terrain data of the region shown in FIG. 16 through the web interface to confirm the result of the desired region.
  • preprocessing is performed to convert the initial data from meteorological data or processed data into a numerical forecast model.
  • the medium-scale meteorological prediction model may use the global model result data and the sea surface temperature data modeled and processed by the global observation data as boundary data and initial data of the performance area.
  • the user can select the initial data from the grid resources and the initial and boundary data stored in the storage device through the grid-based web interface, and select the data needed for the prediction time and other numerical forecasting models to predict the prediction result from the web interface. have.
  • the initial input data for the actual numerical forecasting model are completed.
  • the main process is the process of performing the actual predictive modeling at the time and area specified by the user, and takes the results of preprocessing as input data.
  • the user may select a grid-based calculation resource on the web interface, and the main process may be performed on the available calculation resources among the calculation resources selected by the user.
  • the model result according to each prediction time can be generated in a file form.
  • the model result file can be output on the web interface by various visualization tools.
  • the post-processing process is a process of visualizing the results of the main process of the predictive model. The user can check the post-processing process through the web by selecting a visualization tool on the web interface.
  • the grid-based web interface allows the user to check the tasks scheduled by the user through a window according to the task management menu, and can check detailed information of each step. If the job selection is incorrect, the job can be canceled through the job management window.
  • FIG. 17 illustrates an initial screen of a grid-based web portal.
  • Each user using grid-based can have revisions and can enter grid-based web portal services through the user ID and password that identify each revision.
  • FIG. 17 illustrates an initial screen of a web portal for using a predictive modeling system.
  • a web portal service for an observation data system or a data analysis system may enter a separate initial screen. You can also enter the web portal service menu according to the system.
  • the example of FIG. 17 shows an example of the former.
  • the initial screen illustrated in FIG. 18 may include a user information portion confirming a logged-in user and displaying logout button information, a menu section, and sections showing detailed processes of each modeling.
  • the menu section has a menu of functions that the grid middleware performs so that grid resources can be intuitively managed through a web interface.
  • Exemplary drawings include menus such as job management, file management, resource management, and account information.
  • the initial screen of the web interface may include menu sections for each function performed by the grid middleware, and the user may control the state of the grid resource controlled by the grid middleware or the performance of the functions through selection buttons on the web interface screen. .
  • a submenu belonging to each menu may be displayed.
  • the job management menu may include a job submit menu for controlling the numerical prediction model to be executed and a job monitoring menu for checking the submitted job status.
  • the user can submit the model execution job through the job submission menu, and can check the execution status of the submitted job through the job monitoring menu.
  • the weather prediction model illustrated in the present embodiment includes a terrain generation process, a pretreatment process, a main process, and a post-processing process, as described above. You can select and submit the model run.
  • FIG. 18 illustrates an example of various execution conditions for submitting a numerical prediction model job in a job submission menu among submenus of a job management menu as a web interface.
  • This web interface allows the user to exemplify the domain in which the model is to be performed on the terrain generation process through the interface screen, and the user can select a domain or model to be performed through the selection means.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating a detailed selection option included in the terrain generation section of the job management menu.
  • the number of domains on which the model is to be performed, an interval second for prediction can be selected, and the project type of the terrain and the center latitude and longitude can be set as project options.
  • the number of horizontal and vertical grids to which the weather model is to be performed and the grid spacing for the selected region may be selected or input. If the execution domain of the numerical forecast model has a nested structure, you can choose a similar option for the internal domain depending on the number of execution domains.
  • FIG. 20 is an exemplary diagram illustrating a region, which is a target of a terrain generation process of a weather forecasting model, through the web interface illustrated in FIG. 19.
  • the terrain generation process is performed.
  • the user can check the log message through the web interface.
  • FIG. 22 is an exemplary diagram showing a preprocessing section of a numerical forecast model displayed in a web interface.
  • the user can input data to the weather forecast model through the web screen showing the preprocessing process, the period during which the predictive model will be executed, and the input data indicating whether or not to use additional observation data as the initial weather data by statistical techniques. You can select the options for the movie.
  • the model initial data is modified by using the observation data collected from the observation data system.
  • Data assimilation is not a process of simply using observation data for the initial data of the numerical prediction model, but modifying the initial results of the model with observation data at regular intervals. Since the initial error of the predictive model can increase rapidly with time when performing large-scale calculations, the model performance error can be reduced by using the observation data of a certain time interval initially.
  • the observation data system can be linked with the prediction model system to transmit the observation data necessary for the prediction model system at a predetermined time interval, and the prediction model system receives the observation data and starts the model. Generate data and run predictive models.
  • FIG. 23 illustrates a log message screen indicating that when the input data setting is completed in the preprocessing section, the selected input data is generated as data suitable for the weather prediction model.
  • the user can check whether there is a problem with the input data execution result, and can select or input different input data accordingly.
  • FIG. 24 illustrates a web interface screen of a main process section for setting an input variable for an execution condition of a weather prediction model to be performed by a user.
  • the main process of the weather forecasting model can be performed according to various parameter setting conditions.
  • the screens shown are options for execution time and resolution for domains, options for which of the physical schemes will be performed according to which of the physical schemes are the way the weather forecasting model interprets the physics process of meteorological phenomena, and the dynamics of the forecasting model Options for schemes, and the like.
  • the user can set the variables included in the weather forecast model through the web interface to the option that the main process can be performed.
  • FIG. 25 is an exemplary view of a web interface for displaying a model execution condition selected by the user for checking before submitting a model execution task when the user completes selecting a variable of the weather prediction model in FIG. 24.
  • FIG. 26 illustrates a screen for submitting a job to the predictive modeling system so that the weather prediction model is performed on a grid-based resource.
  • the main process may perform a calculation process according to the generated data and the set performance variables. .
  • the calculation process is performed by allocating grid-based computational resources.
  • the web interface may allow the user to select the resources available in the grid-based web interface or the OS of those resources, and the system to wait for the selected resources. You can also set the time. Whether the job submission is a running job or a batch job, the number of C PUs to use in each computational resource, or the selection of libraries for parallel processing, is also possible.
  • the grid middleware can cause the model to run on a computational resource that can perform the conditions set on the web interface in the shortest possible time.
  • FIG. 27 illustrates an example of providing a performance log message to a user through a web interface when the main process is performed in a grid-based resource resource.
  • grid-based MPI services can be implemented in the grid middleware, where the model execution calculations can be distributed on the computer resources associated with the manager by remotely connected local resource managers. Through the interface, you can check the log messages for each resource and check whether the execution model works normally on each computer resource.
  • the task management function of the web interface allows the user to display the log message for each step of the model execution, the time and time the user submitted the task through the web portal window.
  • the model execution result can be displayed to the user as visualized data.
  • the simple model execution result can be confirmed on the web interface of the predictive model system.
  • the web server provides the results of each system through the interface, the user does not necessarily need to check which result is performed in which system, but can be checked through the corresponding menu on the web interface.
  • FIG. 28 is an exemplary view illustrating a result of post-processing and performing a model execution result in a web interface of a predictive model system.
  • the model performance results selected by the user can graphically display each weather variable at each altitude so that the user can easily understand the results of the predictive model.
  • 28 shows an example in which a model execution result is displayed in two-dimensional steps.
  • the prediction result desired by the user can be visualized and provided through a visualization tool.
  • the embodiment may be provided to the web interface through a tool that can visualize the 3D visualization results using the performance of the prediction model system.
  • FIG. 29 shows an example of a screen that provides a three-dimensional result on a virtual earth in a web interface through a three-dimensional visualization tool.
  • FIG. 29 illustrates an example of combining 3D result of a variable set by a user by combining virtual earth data and model result data of a model execution domain set by a user.
  • the distribution of specific weather parameters over a certain area of the Korean Peninsula is shown in three-dimensional cross-section.
  • the user can adjust the time to display the model result through the bar-shaped selection means or make it look like a video, and view the weather variables according to the model execution result through the 3D image from various angles while adjusting the angle of the 3D image. Can be.
  • 16 to 29 illustrate an example in which a user sets a desired option using a grid-based web portal and receives a result through a web interface.
  • the interface of the observation data system, the predictive modeling system, and the data analysis system may be provided through separate web portals so that a user may access each web portal through a client or select one web portal. It can also be a menu.
  • the data analysis system may visualize the results of the observation data system or the prediction model system.
  • the prediction model system described above can simply display the 3D visualization results by overlaying the model results on the 3D earth data. Recently, since the 3D data of the 3D virtual earth is disclosed on the Internet, by using this to overlay the model result on the virtual earth of the corresponding location, the user can easily understand the model result on the web interface.
  • the data analysis system may generate visualization data to implement more detailed and realistic visualization data.
  • the data analysis system will be described in detail as follows.
  • the data analysis system can analyze and visualize observation data or predictive modeling result data to accurately predict disasters caused by changes in the global environment such as propagation paths and extent of damage caused by typhoons or floods.
  • the prediction modeling visualization tool displays the observation data or the predictive modeling result data in two or three dimensions on the already generated virtual earth data.
  • Model result data can be displayed for a particular area of the earth, and the predictive modeling visualization tool does not need to separately process a particular target area of the earth that represents the model result. That is, the predictive modeling visualization tool displays the model results in the grid or the model results matching the already generated three-dimensional terrain information in the terrain information corresponding to the grid of the model calculation. Therefore, there is no large computational burden when the predictive modeling results are generated by such visualization tools.
  • the following data analysis system generates texture information of polygon for the terrain for three-dimensional visualization and renders it by rendering the predictive modeling result or observation data together.
  • This requires a large amount of memory and fast data processing.
  • This requires a method of visualizing four-dimensional time-variable volume data.
  • the embodiment according to the present invention can develop a system in which such time-variable volume data can be visualized through a grid-based parallel and distributed system, and can provide a rendering technique and an interface for controlling the same. .
  • a task for visualization task may be allocated to a computerized resource distributed by a server and processed.
  • an area for 3D visualization may be divided into block-based subregions, and visualization data may be generated for the subregions included in the block. If the visualization data is generated in the distributed system including the master and slave computers, the master computer and the slave computer can process the 3D visualization data for the specific area together. Realistic visualization of subregions requires a great deal of processing for a large number of polygons that represent the region, so memory requirements are very high.
  • the web server allows the master computer to process each allocated area if the master computer has data for the area allocated to that memory, and if the master computer contains data for the area to which the slave computer is allocated. You can control the work. If the master and slave computers do not have data for the allocated area, the task can be assigned to any slave computer so that the assigned slave computer can read the data and process the work from the file server.
  • Task modules handled by the data analysis system can be broadly divided into input modules, processing modules, and visualization modules.
  • the input module is a data input module for inputting data such as global environment change variables required for visualization, for example, precipitation, which is a weather variable when the weather model is a predictive model, a terrain for inputting visualization target terrain, and texture information.
  • the apparatus may include a texture input module and a time variable data input module for inputting time variable data.
  • the processing module is a data processing module for processing input data into a visible form, a tree data processing module for converting input data into a tree structure for adaptive refinement, and visualizes and processes time-variable data in real time.
  • the module includes a time variable data processing module.
  • the visualization module is a data visualization module for input data rendering and a user interface, an adaptive level of detail (LOD) module for real-time visualization of a large amount of data, and a hardware acceleration module that performs real-time rendering using a graphic process unit. Can be distinguished.
  • LOD adaptive level of detail
  • FIG. 31 illustrates data used by an embodiment of the present invention for three-dimensional visualization of observation data.
  • the terrain resolution in the area is 2495 x 2995, which translates into 229MB of data. If the resolution of the texture required for 3D visualization of each corresponding area is about 7800 x 9300, considering the texture size, about 207MB of terrain data is processed per area.
  • This ortho image has an image resolution of 23400 x 46000.
  • Fig. 33 illustrates the number of memory and polygons according to the measurement interval of geographic data for an area included in this orthoimage, for example, if the geographic data includes data at 1 meter intervals, it is necessary to visualize this area.
  • the number of polygons is about 50 million, which is about 4,34GB in terms of memory requirements.
  • the number of polygons required is about 2.2 million, which translates into about 2. 3GB.
  • FIG. 34 illustrates an area displayed on the screen when the data analysis system expresses a corresponding area through a web interface.
  • the size of the texture needed to generate visualization data for this area is 15602 x 18564, which is approximately 1 million polygons.
  • the menu on the right contains a menu that allows you to select a region for that region. You can also specify the region name or the width and width of the region.
  • the corresponding region may be displayed by adjusting information on the texture or the number of polygons of the requested region.
  • an orthogonal image of the currently selected area at the lower right may be displayed.
  • the region can be displayed by selecting texture mapping, polygon mode, and lightening effects. And it can be displayed according to various effects such as panning, rotation, zoom in, zoom out, etc. of the area, and can also display information about the sea level height. Therefore, the user can easily check the result of the terrain rendering on the web interface according to the option selected by the user.
  • 35 is an exemplary diagram for displaying a wire frame image on a corresponding screen.
  • FIG. 36 displays an image of a flooded area by processing observation data or predictive modeling result data together in a corresponding area.
  • the user can realistically view the observation or prediction data for the desired terrain by rendering the precipitation data according to the observation data or the prediction modeling data together with the terrain rendering result.
  • 37 to 40 illustrate an example of three-dimensional visualization of a three-dimensional image of the flooded area of FIG. 36 according to time and various elevations.
  • 41 is a view showing an embodiment of a global environment prediction method according to the present invention.
  • a method for predicting the global environment through a web portal provided by a web server will be described.
  • a web interface is displayed by a web application that is executed based on grid middleware that allocates a task of performing a numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of heterogeneous computer systems (S100).
  • Grid middleware can schedule tasks and manage each user's account in order to properly distribute several tasks to the computational resources when there are several tasks of numerical forecast model.
  • the user receives a request for a task to perform the global environment observation data, the numerical parameters of the numerical predictive model, and the numerical predictive model to be input to the numerical predictive model through the web interface (S200).
  • the request for performing the numerical prediction model and the data required for it can be selected on the web interface and the user can be confirmed the result of the selection.
  • Data that can be received from an observation data system that receives and collects earth environment observation data at regular intervals may be displayed, and the user may be able to display observation data that can be searched from a user.
  • the retrieved global environmental observation data can be received according to the execution time of the numerical prediction model.
  • the system for performing the predictive modeling and the observation data system are interlocked so that the observation data system can automatically transmit the observation data according to the execution time to the predictive modeling system.
  • the numerical prediction model is controlled to be performed on the computer system assigned by the grid middleware using the received earth environment observation data according to the request for performing the operation (S400).
  • Log messages on the performance of the numerical forecast model can be viewed on the web interface.
  • the texture of the terrain corresponding to the execution result is generated, and the three-dimensional rendering is displayed along with the texture of the terrain which generated the numerical prediction model result (S500).
  • the result of 3D rendering may be expressed over time so that 4D volume data may be processed.
  • the 3D rendered data may be provided through a web interface according to a user's selection condition. 3D rendering data can be displayed over time so that the user can see the desired variable, the desired terrain, and the terrain at a desired angle. The user can then see the results of the realistic visualization of the model results on the web interface.
  • the data analysis system visualizes the topographical data in three dimensions and displays the three-dimensional visualization data along with the observation or prediction results to display more realistic information on changes in the global environment on the web interface. Decision making may be possible.
  • the user can be provided with a web interface to realistically feel the prediction result that will be performed later.
  • the present invention has industrial applicability since the present invention can visualize and provide results according to user selection by observing, predicting and analyzing global environmental data.

Landscapes

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Abstract

The present invention relates to a global environmental change forecast system and a forecast method thereof. One embodiment of the present invention comprises: a client which displays global environment observation data that is to be inputted into a numerical forecast model, and displays a web interface that selects a performance variable of said numerical forecast model and receives a performance work request of said numerical forecast model; and a server which has a grid middleware that allows a web application for expressing said web interface to be carried out and allocates performance work of a numerical weather prediction model to at least one computer system among a plurality of heterogeneous computer systems, according to a performance variable of said numerical weather prediction model and a performance work request for said numerical weather prediction model, and has a manager that receives selected global environment observation data from said web interface and controls such that the said numerical weather prediction model is performed in the computer system, to which said numerical forecast model is allocated, by using said received global environment observation data.

Description

지구환경변화 예측시스템 및 지구환경변화 예측방법Global Environment Change Prediction System and Global Environment Change Prediction Method
본 발명은 사용자가 원하는 조건에 따라 지구환경에 대한 변화를 예측하고 그 결과를 웹 기반의 서비스로 제공할 수 있는 포털 웹 기반의 지구환경 변화 예측 시스템과 그 예측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a portal web-based global environment change prediction system and a prediction method capable of predicting a change in the global environment according to a user's desired condition and providing the result as a web-based service.
지구환경변화에 대한 피해가 급증하고 있어서 이를 과학적으로 예측하여 그 결과를 얻기 위한 지구변화예측시스템이 개발되어 왔다. 이하에서 지구환경은 대기권, 수권, 암석권, 생물권, 빙권 등 지구환경을 구성하는 하나이상의 자연환경 요소를 지칭한다. 이러한 지구환경 요소는 이를 대상으로 한 실험이 매우 제한적이거나 불가능하여 주로 컴퓨터를 기반으로 지구환경 요소를 지배하는 자연법칙을 나타내는 방정식에 관측 또는 실험값들을 대입하여 지구환경 변화에 대한 수치예측모델결과를 얻고 있다. 지구환경변화는 주로 대규모로 발생하므로 이를 수치예측모델을 이용하여 사용자가 원하는 수준의 고해상도 결과로 얻기 위해서는 고성능 컴퓨터가 필요한 경우가 많다. 고성능 컴퓨터는 매우 정밀한 계산 작업을 수행하기 때문에 이러한 수치예보모델의 실행파일은 고성능 컴퓨터에 따라 호환되어 구동되지 않는 경우가 많다. 따라서, 수치예보모델이 실행될 컴퓨터 자원이 변경되는 경우에는 변경된 컴퓨터 기반으로 사용자가 수치예보모델을 새 컴퓨터 자원에 직접 포팅(porting) 작업을 수행하였다. 즉, 소프트웨어인 수치예보모델은 하드웨어인 컴퓨터 자원이 변경될 경우 변경된 하드웨어에 맞게 새롭게 셋팅이 되어야 하는데, 이러한 작업은 수치예보모델 사용자가 매번 직접 실행될 컴퓨터에 직접 포팅 작업을 수행해야 하는 불편한 점이 있었다. 수치예보모델이 수행될 이종의 컴퓨터가 여러 대 있는 경우, 사용자가 각각의 컴퓨터에 포팅 작업과 실행 작업을 수행하는 번거운 문제점이 있었다.Due to the rapid increase in the impact of global environmental changes, a global change prediction system has been developed to scientifically predict and obtain results. In the following, the global environment refers to one or more natural environmental elements that make up the global environment, such as the atmosphere, hydrosphere, rock zone, biosphere, and ice zone. These earth environment factors are very limited or impossible to experiment with them, and the results of numerical prediction model of changes in the earth environment are obtained by substituting observations or experimental values into equations representing the natural law that dominates the earth environment elements based on computers. have. Changes in the global environment occur mainly on a large scale, so high-performance computers are often required to obtain high-resolution results at the level desired by the user by using the numerical prediction model. Because high-performance computers perform very precise calculations, the executables of these models are often not compatible with high-performance computers. Therefore, when the computer resource on which the numerical forecast model is to be executed is changed, the user directly ported the numerical forecast model to the new computer resource based on the changed computer. That is, the numerical forecast model, which is software, should be newly set according to the changed hardware when the computer resource, which is hardware, is changed. Such a task has an inconvenience in that the numerical forecast model user has to perform porting work directly on the computer to be executed directly every time. When there are several heterogeneous computers on which the numerical prediction model is to be executed, there is a problem that a user performs porting and execution tasks on each computer.
기존에 수치예보모델은 일부 수행 조건을 옵션형태로 포함하고 있어서, 사용자가 해당 수치예보모델에 원하는 옵션을 입력하거나 원하는 옵션이 입력 파일 형태로 생성되도록 하여 수치예보모델이 수행되도록 하였다. 하지만 이러한 수치예보모델 실행옵션을 선택하는 인터페이스 툴은 고성능 컴퓨터마다 다르기 때문에 사용자가 전산 자원의 환경에 맞게 직접 선택 옵션 값을 입력하거나 선택 옵션 값을 가진 파일을 생성하여야 하는 불편한 점도 있다. 예를 들어 사용자는 수치예보모델의 고유의 인터페이스 툴을 통해 원하는 지구환경 대상에 대한 초기자료를 입력하고 이를 처리할 수 있는 일정 수준의 컴퓨터 자원으로 수행되도록 하였다. 초기자료는 수치예보모델이 타겟으로 하는 지구환경의 초기상태를 나타내는 초기값으로서 수치예보모델에서 처리될 수 있도록 별도로 생성하거나 다른 모델을 통해 수치예보모델의 입력 자료에 적합하도록 가공된다. 기존의 수치예보모델은 초기값 또는 그 초기값을 포함한 입력파일명을 사용자가 직접 지정하여 수치예보모델에 입력되도록 설정하였다. 이러한 입력파일 설정은 대상 컴퓨터 환경이 달라지면 역시 사용자가 입력 파일 명이나 그 경로를 다시 설정해야 하는 불편한 점이 있다. 또한 입력 자료의 형태가 다수인 경우 사용자가 직접 모든 입력 자료 파일을 지정해야 하는데 역시 사용자에게 불편한 작업이 될 수 있다. Conventionally, the numerical forecast model includes some execution conditions in the form of options, so that the user can input the desired option in the numerical forecast model or generate the desired option in the form of an input file so that the numerical forecast model can be executed. However, since the interface tool for selecting the numerical forecast model execution option is different for each high-performance computer, it is inconvenient for the user to directly enter the selection option value or create a file with the selection option value according to the computing resource environment. For example, the user can input initial data about the desired global environment object through the numerical interface model's unique interface tool and perform it with a certain level of computer resources. The initial data is an initial value representing the initial state of the global environment targeted by the digital forecasting model. The initial data is separately generated for processing in the numerical forecasting model or processed to fit the input data of the numerical forecasting model through another model. In the existing numerical forecast model, the user inputs the input file name including the initial value or the initial value directly and sets it to be input to the numerical forecast model. This input file configuration is inconvenient for the user to reset the input file name or its path if the target computer environment is changed. In addition, when there are many types of input data, the user must designate all input data files manually, which can be inconvenient for the user.
수치예보모델의 결과는 그래픽이나 동영상 등의 가시정보로 가공되어 사용자에게 제공된다. 일부 수치예보모델은 그 모델의 사용자 뿐만 아니라 방송매체나 인터넷 등의 통신매체를 통해 제 3자에게 전달된다. 특히 지구환경 변화에 대한 자료는 3차원 자료로 표출되면 정확한 분석이나 현실적인 결과를 느낄 수 있는데, 종래 수치예보모델은 사용자에게 수치예보모델 결과를 현실적으로 가시화하여 제공하지 못했다. 수치예보모델을 수행하는 것 이외에 3차원으로 현실적으로 가시화하는 작업 역시 매우 많은 계산량을 필요로 하는 작업이므로 이를 사용자가 원하는 조건에 따라 다양하게 표출될 수 있도록 하는 작업은 매우 힘들고 번거로운 작업이 될 수 있다. The results of the numerical forecast model are processed into visible information such as graphics and moving images and are provided to the user. Some numerical forecasting models are communicated to third parties through not only users of the model, but also through communication media such as broadcast media or the Internet. In particular, when the data about the global environment change is expressed as three-dimensional data, accurate analysis or realistic results can be felt. However, the conventional numerical prediction model could not provide the user with the realistic visualization of the numerical prediction model results. In addition to performing the numerical forecasting model, the task of visualizing in 3D realistically also requires a lot of computation, so it can be very difficult and cumbersome to be expressed in various ways according to the user's desired condition.
이처럼 대규모 계산량이 필요한 모델링의 경우 수치모델에 맞는 자료를 별개로 생성하는 프로세스나 장치가 별개로 존재하고, 사용자는 각 수치모델에 맞는 전산 자원에 따라 수치모델을 별개로 설치하고 각 전산 자원에 임의적으로 할당해야 한다. 그리고, 수치모델의 결과 데이터를 구현하는 가시화 툴이나 장치가 별개로 구비되므로 사용자가 이를 처리하는데 불편하고 사용자의 실수 등이 개입할 가능성이 많은 문제점이 있었다. In the case of modeling requiring large amount of computation, there is a separate process or device for generating data for numerical model separately, and user installs numerical model separately according to the computational resources for each numerical model and randomly Must be assigned. In addition, since a visualization tool or a device for implementing the data of the numerical model is separately provided, there is a problem in that the user is inconvenient to process it and there is a possibility that a user's mistake is involved.
지구환경 변화에 대한 수치예측시스템의 가장 이해하기 쉬운 예로서 기상예보모델이 있다. 예를 들어 각국의 기상청은 관측자료를 수집하거나 가공한다. 그리고, 이를 각국의 기상예측모델에 맞는 고성능 수퍼 컴퓨터를 선택하고, 해당 지역에 대해 일정 조건을 입력하여 선택한 컴퓨터에 기상예측모델을 수행한다. 그리고, 수치예보모델 결과 자료를 기상청 웹 사이트를 통해 제공하거나 방송으로 국민에게 전달하였다. 이와 같이 수치예측시스템은 사용자가 접근하기 힘들어 번거롭게 운영되어 왔고, 수행된 수치예보모델은 웹 인터페이스를 통해 제공되기도 하지만, 이는 이미 정해진 수치예보모델 결과를 제공하도록 되어 있고 웹 인터페이스의 사용자가 원하는 선택에 따른 결과는 아니었다. The most straightforward example of a numerical forecasting system for changes in the global environment is the weather forecasting model. For example, meteorological agencies in each country collect or process observations. Then, it selects a high-performance supercomputer suitable for each weather forecast model of each country, inputs certain conditions for the region, and performs the weather forecast model on the selected computer. In addition, the results of the numerical forecasting model were provided through the website of the Korea Meteorological Agency or broadcasted to the public. As such, the numerical forecasting system has been troublesome because it is difficult for the user to access, and the performed numerical forecasting model is provided through the web interface, but it is designed to provide the result of the predetermined numerical forecasting model and the user's choice of the web interface It was not a result.
종래에는 예보를 결정하는 수치예보모델의 사용자나 그 정보를 수신하는 정보 수신자가 수치예보모델의 수행조건을 자유롭게 설정 또는 변경하고 적절히 원하는 시간 내에 결과를 얻을 수 있도록 유동적인 컴퓨터 자원이 할당되도록 하지 못하였다. 그리고, 사용자가 지구환경변화를 현실적으로 인식할 수 있는 모델 결과를 얻을 수 없었다. 예를 들어 원하는 지역에서 수치예보모델의 결과를 정확하게 분석하고 이해하기 위해서는 3차원 결과가 제공되어야 하는데 종래 수치예보모델은 현실적인 그래픽 작업을 통한 3차원 가시화 데이터에 대한 결과는 제공하지 못하였기 때문에 현실적인 예측 모델 결과를 얻기 어려웠다. Conventionally, a user of a numerical forecasting model for determining a forecast or an information receiver receiving the information does not allow a flexible computer resource to be allocated to freely set or change a performance condition of the numerical forecasting model and obtain a result within a desired time. It was. In addition, it was not possible to obtain a model result that a user could realistically recognize global environmental changes. For example, in order to accurately analyze and understand the results of the numerical prediction model in the desired area, three-dimensional results should be provided. However, since the conventional numerical prediction model did not provide the result for the three-dimensional visualization data through realistic graphic work, the realistic prediction was made. It was difficult to get model results.
이와 같이 수치예측모델의 수행과 그 결과처리는 매번 사용자의 수작업으로 진행되어 불편하고 시간이 많이 소요되면 결과 수행에 실수가 개입될 여지가 많다. 따라서, 사용자가 그 예측 결과를 통해 예보 의사 결정을 하기 위해서는 불편한 문제점들이 많았다. As described above, the execution of the numerical prediction model and the processing of the results are performed manually by the user every time, and there is a lot of room for mistakes in performance. Therefore, there are many inconveniences for users to make forecast decisions based on the prediction results.
본 발명의 목적은 웹을 기반으로 지구환경변화를 예측할 수 있는 수치시뮬레이션(numerical simulation) 계산제어(computational steering) 시스템을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to provide a numerical simulation (computational steering) system that can predict changes in the global environment based on the web.
본 발명의 다른 목적은 계산그리드(computational GRID) 기술을 이용하여 지구시스템의 변화를 예측하기 위한 수치시뮬레이션에서 필요로 하는 규모의 전산자원을 분산 환경에서 찾아서 공유 환경으로 사용 가능하도록 하는 것이다. Another object of the present invention is to use computational grid technology to find computational resources of scale required for numerical simulation for predicting changes in the global system in a distributed environment and to use them as shared environments.
본 발명의 또 다른 목적은 웹 포털 서비스를 이용하여 수치시뮬레이션을 위한 입력자료로 지정된 관측자료를 자동으로 검색하도록 하고, 검색된 관측자료를 수치시뮬레이션을 위한 계산제어 시스템의 초기자료로 변환하도록 하는 것이다. It is another object of the present invention to automatically search for observation data designated as input data for numerical simulation using a web portal service, and to convert the searched observation data into initial data of a calculation control system for numerical simulation.
본 발명의 또 다른 목적은 웹 포털 서비스를 이용하여 관측자료를 가시화하여 표출하도록 하는 것이다. Still another object of the present invention is to visualize and display observation data using a web portal service.
본 발명의 또 다른 목적은 위와 같은 관측 데이터의 처리, 예측모델링의 수행, 모델 수행 결과의 가시화 등의 일련의 서비스를 사용자가 쉽게 제어하고 조절하여 사용자의 의사 결정과 그 결과를 용이하게 제공받을 수 있도록 하는 웹 인터페이스를 제공하는 것이다. It is still another object of the present invention to easily control and adjust a series of services such as processing observation data, performing predictive modeling, and visualizing model performance, so that the user's decision making and the result can be easily provided. Is to provide a web interface that allows
본 발명의 또 다른 목적은 웹 사용자인터페이스를 이용하여 수치시뮬레이션 출력자료를 가상지구(virtual globe)에 2차원 또는 3차원 자료로 사용자에게 표출하여 현실적인 모델 결과를 표출하도록 하는 것이다.Another object of the present invention is to display the numerical simulation output data to the user as a two-dimensional or three-dimensional data in a virtual globe using a web user interface to display realistic model results.
본 발명의 또 다른 목적은 지구환경변화에 대한 예측모델링 결과를 사용자설정에 따라 분석하고, 그에 따른 예보 결과를 가시화하여 예보 의사를 결정할 수 있도록 하는 지구환경변화예측시스템 및 지구환경변화 예측 방법을 제공하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide a global environmental change prediction system and a global environmental change prediction system for analyzing prediction modeling results of global environmental changes according to user settings, and visualizing the result of the prediction to determine the forecasting intention. It is.
본 발명의 일 실시예는, 수치예측모델에 입력될 지구환경 관측데이터 및 상기 수치예측모델의 수행 변수를 선택하고 수치예측모델의 수행 작업 요청을 수신하는 웹 인터페이스를 표시하는 클라이언트; 및 상기 클라이언트가 상기 웹 인터페이스를 표출시키도록 하고 상기 수치예보모델의 수행 변수 및 상기 수치예측모델 수행 작업 요청에 따라, 복수의 컴퓨터 시스템들 중 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 수치예측모델의 수행 작업을 할당하는 그리드 미들웨어와, 상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하고 상기 수신된 지구환경 관측데이터를 이용하여 상기 수치예측모델이 할당된 컴퓨터 시스템에 상기 수치예측모델이 수행되도록 제어하는 매니저를 구비한 서버를 포함하는 지구환경변화 예측시스템을 제공한다.According to an embodiment of the present invention, a client may display a web interface for selecting global environment observation data to be input into a numerical prediction model and an execution variable of the numerical prediction model and receiving a request for performing a numerical prediction model. And assigning, by the client to display the web interface, the performing of the numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of computer systems according to the performing parameters of the numerical prediction model and the performing of the numerical prediction model. A grid middleware, and a manager for receiving the selected global environment observation data from the web interface and controlling the numerical prediction model to be performed on a computer system to which the numerical prediction model is assigned using the received global environment observation data. It provides a global environment change prediction system including a server.
다른 관점에서 본 발명의 일 실시예는, 복수의 이종 컴퓨터 시스템들 중 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 수치예측모델의 수행 작업을 할당하는 그리드 미들웨어를 기반으로 실행되는 웹 애플리케이션에 의한 웹 인터페이스를 표출시키는 단계; 상기 웹 인터페이스를 통해 상기 수치예측모델에 입력될 지구환경 관측데이터, 상기 수치예측모델의 수행 변수 및 상기 수치예측모델의 수행 작업 요청을 수신하는 단계; 상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하는 단계; 및 상기 수행 작업 요청에 따라 상기 수신된 지구환경 관측데이터를 이용하여 상기 그리드 미들웨어에 의해 할당된 컴퓨터 시스템에 상기 수치예측모델이 수행되도록 제어하는 단계를 포함하는 지구환경변화 예측방법을 제공한다. In another aspect, an embodiment of the present invention provides a method of displaying a web interface by a web application executed on a grid middleware that allocates a task of performing a numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of heterogeneous computer systems. ; Receiving global environment observation data, performance variables of the numerical prediction model, and a request for performing the numerical prediction model to be input to the numerical prediction model through the web interface; Receiving selected global environment observation data from the web interface; And controlling the numerical prediction model to be performed on the computer system assigned by the grid middleware using the received global environment observation data according to the request for performing the operation.
본 발명의 실시예에 따르면 웹을 기반으로 지구환경변화를 예측할 수 있는 수치계산제어시스템을 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present invention can provide a numerical calculation control system that can predict the change of the global environment based on the web.
본 발명의 실시예에 따르면 계산그리드 기술을 이용하여 지구시스템의 변화를 예측하기 위한 수치시뮬레이션에서 필요로 하는 규모의 전산자원을 분산 환경에서 찾아서 공유 환경으로 사용 가능하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a computational grid technique may be used to find a computational resource of a scale required for numerical simulation for predicting the change of the earth system in a distributed environment and to use it as a shared environment.
본 발명의 실시예에 따르면 웹 포털 서비스를 이용하여 수치시뮬레이션을 위한 입력자료로 지정된 관측자료를 자동으로 검색하도록 하고, 검색된 관측자료를 수치시뮬레이션을 위한 계산제어 시스템의 초기자료로 변환하도록 할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to automatically search for observation data designated as input data for numerical simulation using a web portal service, and convert the searched observation data into initial data of a calculation control system for numerical simulation. .
본 발명의 실시예에 따르면 웹 포털 서비스를 이용하여 관측자료를 가시화하여 표출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, observation data may be visualized and displayed using a web portal service.
본 발명의 실시예에 따르면 관측 데이터의 처리, 예측모델링의 수행, 모델 수행 결과의 가시화 등의 일련의 서비스를 사용자가 쉽게 제어하고 조절하여 사용자의 의사 결정과 그 결과를 용이하게 제공받을 수 있도록 하는 웹 인터페이스를 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the user can easily control and adjust a series of services such as processing observation data, performing predictive modeling, and visualizing model performance, so that the user's decision making and the result can be easily provided. It can provide a web interface.
본 발명의 실시예에 따르면 웹 사용자인터페이스를 이용하여 수치시뮬레이션 출력자료를 가상지구에 2차원 또는 3차원 자료로 사용자에게 표출하여 현실적인 모델 결과를 표출하도록 할 수 있다.According to an exemplary embodiment of the present invention, the numerical simulation output data may be displayed to the user as two-dimensional or three-dimensional data in the virtual globe using a web user interface to express realistic model results.
본 발명의 실시예에 따르면 지구환경변화에 대한 예측모델링 결과를 사용자설정에 따라 분석하고, 그에 따른 예보 결과를 가시화하여 예보 의사를 결정할 수 있도록 하는 지구환경변화예측시스템 및 지구환경변화 예측 방법을 제공할 수 있다.According to an exemplary embodiment of the present invention, a global environmental change prediction system and a global environmental change prediction system are provided to analyze prediction modeling results of global environmental changes according to user settings, and visualize the result of the prediction to determine a forecasting intention. can do.
도 1은 본 발명에 따른 일 실시예의 개략도1 is a schematic diagram of one embodiment according to the present invention;
도 2는 본 발명에 따른 지구환경변화 예측시스템의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 2 is a view showing an embodiment of a global environmental change prediction system according to the present invention.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 관측데이터시스템의 일 실시예를 예시한 도면3 is a diagram illustrating an embodiment of an observation data system according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관측데이터시스템 중 수집기 데몬의 기능을 예시한 도면4 is a diagram illustrating the function of the collector daemon in the observation data system according to an embodiment of the present invention.
도 5는 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 초기화면을 예시한 도면5 illustrates an initial screen of a web service provided by an observation data system.
도 6의 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 다른 화면을 예시한 도면6 illustrates another screen of a web service provided by the observation data system of FIG. 6.
도 7은 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 또 다른 화면을 예시도7 illustrates another screen of a web service provided by an observation data system.
도 8은 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 또 다른 화면을 예시한 도면8 is a diagram illustrating another screen of a web service provided by an observation data system.
도 9는 선택된 지역의 강수량 차트를 이용하여 강수량 정보를 표시하는 예를 나타낸 도면9 is a diagram illustrating an example of displaying precipitation information using a precipitation chart of a selected region.
도 10은 재해 주제의 태풍 메뉴 중 [사례영상] 메뉴를 선택했을 경우에 나타나는 화면의 예시도10 is an exemplary view of a screen that appears when the [Case Image] menu is selected from the typhoon menu of the disaster theme
도 11은 태풍 사례 메뉴에서 관측 데이터와 당시 태풍 매미의 진로 예상도 및 최종 이동 경로의 예를 웹 서비스를 통해 제공한 화면을 예시한 도면FIG. 11 is a diagram illustrating a screen provided through a web service an example of observation data, a course predicted course of a typhoon cicada, and a final moving path in a typhoon example menu;
도 12는 하천 범람 영상 메뉴를 선택하면 웹 인터페이스 상에서 표시되는 화면의 예시도12 illustrates an example of a screen displayed on a web interface when a river overflow image menu is selected.
도 13은 사용자가 선택한 하천 범람 영상을 표출한 화면을 예시한 도면FIG. 13 is a diagram illustrating a screen displaying a river overflow image selected by a user; FIG.
도 14는 예보모델링시스템에 포함될 수 있는 계산 컴퓨터 그리드 시스템을 예시한 도면14 illustrates a computational computer grid system that may be included in the forecast modeling system.
도 15는 그리드 기반의 웹 서비스를 제공할 수 있는 그리드 서비스 스택을 예시한 도면FIG. 15 illustrates a grid service stack capable of providing a grid-based web service.
도 16은 기상모델이 수행될 지형생성 수행이 종료될 경우 생성된 결과를 예시한 도면FIG. 16 is a diagram illustrating a result generated when terminating terrain generation is to be performed.
도 17은 그리드 기반의 웹 포털의 초기화면을 예시한 도면17 is a diagram illustrating an initial screen of a grid-based web portal.
도 18은 그리드 기반의 예측모델링시스템을 이용하기 위해 웹 포털에 로그인하였을 경우 초기화면을 예시한 도면18 illustrates an initial screen when a user logs in to a web portal to use a grid-based predictive modeling system.
도 19는 작업 관리 메뉴 중 지형생성 섹션에 포함된 세부 선택 옵션을 예시한 도면19 illustrates a detailed selection option included in a terrain generation section of a task management menu.
도 20은 기상예측모델의 지형생성과정의 대상이 되는 영역을 웹 인터페이스를 통해 나타낸 도면 FIG. 20 is a diagram illustrating a region that is a target of the terrain generation process of the weather forecasting model through a web interface; FIG.
도 21은 지형생성과정이 수행되는 경우 로그 메시지를 웹 인터페이스를 통해 표시한 도면21 is a diagram showing a log message via a web interface when the terrain generation process is performed;
도 22는 웹 인터페이스로 표시된 수치예보모델의 전처리과정 섹션을 나타낸 예시도 22 is an exemplary diagram showing a preprocessing section of a numerical forecast model displayed in a web interface
도 23은 선택된 입력데이터를 기상예측모델에 적합한 자료로 생성하고 있음을 나타내는 로그 메시지 화면을 예시한 도면FIG. 23 is a diagram illustrating a log message screen indicating that selected input data is generated as data suitable for a weather forecasting model.
도 24는 사용자가 수행할 기상예측모델의 수행 조건에 대한 입력 변수를 설정하는 메인과정 섹션의 웹 인터페이스 화면을 예시한 도면FIG. 24 is a diagram illustrating a web interface screen of a main process section for setting an input variable for an execution condition of a weather prediction model to be performed by a user
도 25는 사용자가 선택한 모델 수행 조건을 표시하도록 하는 웹 인터페이스의 예시도면25 is an exemplary diagram of a web interface for displaying a model execution condition selected by a user
도 26은 기상예측모델이 그리드 기반의 자원에서 수행되도록 예측모델링 시스템에 작업 제출하는 화면을 예시한 도면FIG. 26 is a diagram illustrating a screen for submitting a job to a predictive modeling system so that a weather prediction model is performed on a grid-based resource.
도 27은 메인 과정이 그리드 기반의 리소스 자원에서 수행될 경우 수행 로그 메시지를 사용자에게 웹 인터페이스로 제공하는 예를 나타낸 도면27 is a diagram illustrating an example of providing a performance log message to a web interface to a user when the main process is performed in a grid-based resource resource;
도 28은 예측모델시스템의 웹 인터페이스에서 모델 수행 결과를 후처리하여 가시화한 결과를 나타낸 예시도28 is an exemplary view showing a result of visualizing a post-processing result of a model execution in a web interface of a prediction model system
도 29는 3차원 가시화 툴을 통해 가상 지구상에서 3차원으로 나타낸 결과를 웹 인터페이스에서 제공하는 화면을 예시한 도면FIG. 29 is a diagram illustrating a screen providing a result of a three-dimensional representation on a virtual earth in a web interface through a three-dimensional visualization tool.
도 30은 데이터분석시스템의 처리 작업 모듈을 개념적으로 구조화하여 예시한 도면30 is a diagram conceptually illustrating a processing task module of a data analysis system;
도 31은 관측데이터를 3차원 가시화하기 위해 사용한 데이터를 예시한 도면FIG. 31 illustrates data used for three-dimensional visualization of observation data. FIG.
도 32는 가시화 데이터를 생성한 대상 영역의 정사 영상을 나타낸 도면32 is a diagram illustrating an orthogonal image of a target area in which visualization data is generated.
도 33은 정사 영상에 포함되는 영역에 대해 지리 데이터의 측량 간격에 따른 메모리 및 폴리곤의 수를 예시한 도면33 is a diagram illustrating the number of memory and polygons according to a survey interval of geographic data for an area included in an orthogonal image.
도 34는 데이터분석시스템이 웹 인터페이스를 통해 해당 영역을 표출하였을 경우의 화면에 표시된 영역을 나타낸 도면FIG. 34 is a view showing an area displayed on a screen when the data analysis system expresses a corresponding area through a web interface. FIG.
도 35는 해당 화면에서 와이어 프레임 영상이 표시되도록 하는 예시도면. 35 is an exemplary view for displaying a wire frame image on a corresponding screen.
도 36는 해당 영역에 관측 데이터 또는 예측 모델링 결과 데이터를 함께 처리하여 침수 지역을 랜더링한 영상을 표시한 예를 나타낸 도면36 is a diagram illustrating an example of displaying an image of a flooded area by processing observation data or predictive modeling result data together in a corresponding area;
도 37 내지 도 40은 도 36의 3차원 영상을 시간 및 고도에 따fms 3차원 가시화 영상을 표출한 도면.37 to 40 is a view showing the three-dimensional image visualization of the three-dimensional image of FIG. 36 according to time and altitude.
도 41은 본 발명에 따른 지구환경 예측방법의 일 실시예를 나타낸 도면이다.41 is a view showing an embodiment of a global environment prediction method according to the present invention.
이하 본 발명의 상세한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 수치시뮬레이션(numerical simulation) 계산제어(computational steering) 시스템(이하 수치계산시스템)의 일 실시예의 개략도를 나타낸다. 1 shows a schematic diagram of one embodiment of a numerical simulation computational steering system (hereinafter referred to as a numerical computation system) according to the present invention.
도 1의 실시예에서 수치계산시스템은 관측데이터시스템(100), 예보모델링시스템(200) 및 데이터가시화시스템(300)을 포함한다. 이하에서 예보모델링시스템(200)에서 수행되는 모델은 기상예보모델을 예시로 하지만, 설명한 바와 같이 어떤 지구환경 모델이라고 하더라고 본 실시예에 따른 예보모델링시스템에 의해 수행될 수 있다. In the embodiment of FIG. 1, the numerical calculation system includes an observation data system 100, a forecast modeling system 200, and a data visualization system 300. Hereinafter, the model performed in the forecasting modeling system 200 may be performed by the forecasting modeling system according to the present embodiment, although the weather forecasting model is taken as an example, but the global environment model as described above.
관측데이터시스템(100)는 지구환경 관측자료를 예보모델링시스템(200)의 입력자료로 제공한다. 관측데이터시스템(100)은 통신망을 통해 수신한 지구환경 관측자료를 수집하여 예보모델링시스템(200)에 제공하거나, 수집한 관측자료를 예보모델링시스템(200)의 초기자료에 적합한 자료로 수정하거나 가공한다. The observation data system 100 provides the earth environment observation data as input data of the forecast modeling system 200. The observation data system 100 collects the global environment observation data received through the communication network and provides it to the forecasting modeling system 200, or corrects or processes the collected observation data into data suitable for the initial data of the forecasting modeling system 200. do.
관측데이터시스템(100)은 웹 포털 인터페이스를 통해 사용자가 원하는 관측자료를 검색하고 제공할 수 있다. 관측데이터시스템(100)은 검색된 관측자료를 예보모델링시스템(200)에 직접 제공하거나 예보모델링시스템(200)의 모델 수행에 적합하게 가공할 수 있다. The observation data system 100 may search for and provide observation data desired by a user through a web portal interface. The observation data system 100 may provide the retrieved observation data directly to the forecast modeling system 200 or may be processed to be suitable for performing the model of the forecast modeling system 200.
지구환경 관측자료는 관측자료를 수집하는 기관별로 독립적으로 구축되어 왔으나 아래에서 설명하는 본 발명의 실시예는 각 기관별 관측자료를 교환 및 공유하여 웹 포털 시스템으로 설계하도록 할 수 있다. Earth environment observation data has been established independently for each institution that collects observation data, but the embodiment of the present invention described below can be designed as a web portal system by exchanging and sharing observation data for each institution.
예보모델링시스템(200)은 관측데이터시스템(100)으로부터 수신한 초기자료를 이용하여 지구환경 예측 모델링을 수행한다. 예보모델링시스템(200)은관측데이터시스템(100)이 관측데이터를 가공했는지 여부를 불문하고, 관측데이터시스템(100)으로 수신한 관측데이터를 적절히 다시 가공할 수 있다.  The forecasting modeling system 200 performs global environment prediction modeling using initial data received from the observation data system 100. The forecast modeling system 200 can appropriately reprocess the observation data received by the observation data system 100 regardless of whether the observation data system 100 has processed the observation data.
예보모델링시스템(200)은 이하에서 설명하는 그리드 기반의 전산자원을 포함하는데, 예보모델링시스템(200)의 그리드 미들웨어는 사용자가 웹 인터페이스를 통해 선택한 조건에 맞게 지구환경 예측 모델링이 수행되도록 전산 자원을 할당할 수 있다. 예보모델링시스템(200)의 그리드 전산 자원은 복수의 컴퓨터들로서, 동종 또는 이종의 컴퓨터 시스템이거나 그들이 집합인 클러스터 시스템을 포함할 수 있다. 그리드 전산 자원에 포함되는 컴퓨터는 기상예보모델의 예보 결과를 적절한 시간 내에 출력할 수 있어야 하는데, 그 컴퓨터들 중 가장 적합한 자원이 그리드 미들웨어에 의해서 선택되므로 사용자는 기상예보모델 결과를 안정적으로 얻을 수 있다. 기상예보모델이 수행되는 고성능 컴퓨터는 사용자 개인에 의해 전용되기 보다는 허용된 다수의 사용자에 의해 공유하여 사용된다. 이와 같이 공유되는 전산 자원을 대상으로 원하는 시간 내에 모델링 결과를 얻기 위해 그리드 전산 자원이 사용되면 그 모델수행결과를 하나의 전산 자원을 사용하는 것보다 안정적으로 얻을 수 있다. 또한 그리드 전산 자원은 병렬 처리 수행이 가능한 인터페이스를 포함하고 있어서 그리드 전산 자원 내에 서로 다른 컴퓨터들이 동일한 예보 모델의 일부를 동시에 계산할 수도 있다.The forecasting modeling system 200 includes a grid-based computational resource described below, the grid middleware of the forecasting modeling system 200 to calculate the computational resources to perform the global environmental prediction modeling according to the conditions selected by the user through a web interface. Can be assigned. The grid computing resource of the forecasting modeling system 200 is a plurality of computers, which may include homogeneous or heterogeneous computer systems or cluster systems in which they are aggregated. Computers included in the grid computing resources should be able to output the forecast results of the weather forecast model in a timely manner. The user can reliably obtain the weather forecast model results because the most suitable resource among the computers is selected by the grid middleware. . High-performance computers on which weather forecast models are implemented are shared and used by a large number of users, rather than being dedicated to individual users. When grid computational resources are used to obtain modeling results within a desired time for the shared computational resources, the model performance can be obtained more stably than using a computational resource. In addition, the grid computing resource includes an interface capable of performing parallel processing, so that different computers in the grid computing resource can simultaneously calculate part of the same forecasting model.
사용자가 웹 인터페이스를 통해 모델 수행 조건을 선택하면 예보모델링시스템(200)은 그 수행 조건에 따라 기상예보모델을 수행하고 수행결과를 데이터가시화시스템(300)으로 전달한다. 또는 예보모델링시스템(200)의 수행 결과는 다시 관측데이터시스템(100)으로 전송되거나 별도의 데이터베이스 저장되어 추후 사용자가 웹 인터페이스를 통해 모델 수행 결과와 관측 결과를 함께 확인할 수 있도록 할 수 있다.When the user selects the model execution condition through the web interface, the forecasting modeling system 200 performs the weather forecast model according to the execution condition and transmits the result to the data visualization system 300. Alternatively, the execution result of the forecasting modeling system 200 may be transmitted to the observation data system 100 again or may be stored in a separate database so that a user may check the model execution result and the observation result later through a web interface.
데이터가시화시스템(300)은 예보모델링시스템(200)의 출력자료를 가상지구(virtual globe)에 2차원 단면도 또는 3차원 입체도로 웹 인터페이스 상에서 표출할 수 있다. 데이터가시화시스템(300)은 사용자가 관측 또는 모델링 결과를 분석할 수 있는 가시화 정보를 제공하는데 이하에서는 데이터가시화시스템을 데이터분석시스템으로 호칭하기도 한다. 데이터분석시스템(300)의 결과는 관측데이터시스템(100)이나 예측모델링시스템(200)으로 전송되어 해당 시스템의 결과와 함께 표출될 수 있다.역으로 관측데이터시스템(100)이나 예측모델링시스템(200)의 결과 데이터는 데이터분석시스템(300)에서 함께 가시화되어 표출될 수도 있다. 따라서, 사용자는 그리드 기반의 웹 포털 인터페이스를 통해 가시화 결과와 같은 모델링 결과자료로부터 지구환경변화와 관련된 자료를 용이하게 분석할 수 있다. The data visualization system 300 may display the output data of the forecasting modeling system 200 in a virtual globe in a two-dimensional cross-sectional view or a three-dimensional stereoscopic view on a web interface. The data visualization system 300 provides visualization information for a user to analyze observation or modeling results. Hereinafter, the data visualization system may be referred to as a data analysis system. The results of the data analysis system 300 may be transmitted to the observation data system 100 or the prediction modeling system 200 and displayed together with the results of the corresponding system. Conversely, the observation data system 100 or the prediction modeling system 200 may be displayed. The resulting data may be visualized and displayed together in the data analysis system 300. Therefore, the user can easily analyze the data related to the global environment from the modeling result data such as the visualization result through the grid-based web portal interface.
도 2는 본 발명에 따른 지구환경변화 예측시스템의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 지구환경변화 예측시스템의 일 실시예는 별도의 웹 서버(400)를 포함하거나 위의 관측자료시스템(100), 예측모델시스템(200), 데이터분석시스템(300) 중 어느 하나가 웹 서버의 역할을 할 수도 있다. 또는 각 시스템들(100, 200, 300)이 웹 서비스를 각각 제공하는 경우 웹 서버(400)는 관측데이터시스템(100), 예측모델시스템(200), 데이터분석시스템(300)을 포함한다고 할 수도 있다. 사용자는 웹 서버(400)와 연결된 클라이언트(10)를 이용하여 웹 브라우저를 통해 웹 서버가 제공하는 웹 포털 서비스를 제공받을 수 있다. 관측데이터시스템(100)은 관측자료를 수집하여 예측모델시스템(200)이 수집하는 자료를 제공할 수 있다. 특히 웹 인터페이스의 선택에 따라 관측데이터시스템(100)은 예측모델시스템(200)이 수행하는 수치예측모델이 이용하는 관측데이터를 수치예측모델이 수행 시간에 따라 제공하는 일정 시간 간격으로 제공할 수 있다. 웹 서버(400)의 예측모델시스템(200)은 수치예측모델을 수행한다. 2 is a view showing an embodiment of a global environmental change prediction system according to the present invention. One embodiment of the global environmental change prediction system includes a separate web server 400 or any one of the above observation data system 100, prediction model system 200, data analysis system 300, the role of the web server You can also do Alternatively, when each of the systems 100, 200, and 300 each provides a web service, the web server 400 may include an observation data system 100, a prediction model system 200, and a data analysis system 300. have. The user may be provided with a web portal service provided by the web server through a web browser using the client 10 connected to the web server 400. The observation data system 100 may collect the observation data and provide data collected by the prediction model system 200. In particular, according to the selection of the web interface, the observation data system 100 may provide the observation data used by the numerical prediction model performed by the prediction model system 200 at predetermined time intervals provided by the numerical prediction model according to the execution time. The prediction model system 200 of the web server 400 performs a numerical prediction model.
웹 서버(400)는 그리드 기반의 전산 자원들(500)을 기반으로 한다. 예시한 전산자원들은 각각 원격의 고성능 컴퓨터 시스템들이거나 클라우드 컴퓨터들일 수 있다. 그리드 기반의 전산 자원들은 아래의 설명과 같이 초고속 인터넷 망으로 연결될 수 있고, 그 연결망을 기반으로 각 클라우드 컴퓨터들내에서 또는 그리드 기반의 병렬 처리 인터페이스를 구비하고 있다. 이하에서 클라우드 컴퓨터란, 수퍼컴퓨팅, 초고성능 컴퓨터, 또는 각 구성 컴퓨터들이 내부 또는 외부로 연결되어 수퍼 컴퓨터 또는 초고성능 컴퓨터 성능을 발휘하는 그리드컴퓨터 또는 클라우드 시스템을 의미한다. 따라서 대량의 계산이 필요한 수치예측모델에 대해서도 효율적으로 운영하면서 빠른 시간 내에 모델 결과를 얻을 수 있다. 파일 서버(600)는 각 시스템의 결과 자료를 저장하거나 각 시스템이 필요로 하는 자료들을 저장하여 제공할 수 있다. 예를 들어 예측모델링시스템(200)이 파일 서버(600)에 저장된 자료를 근거로 모델 수행이 가능하고, 데이터분석시스템도 파일 서버(600)에 저장된 데이터를 근거로 데이터 가시화 결과를 표출할 수 있다. 파일 서버(600)는 웹 서버(400)와 별개의 구성요소가 될 수도 있지만, 웹 서버에 포함될 수도 있다. 웹 서버는 그리드 미들웨어와 매니저를 구비하고, 매니저는 클라이언트가 요청하는 웹 서비스 요청에 필요한 작업을 그리드 미들웨어를 통해 전산 자원들로 분배하고, 전산 자원로부터 수신한 결과가 웹 인터페이스로 제공될 수 있도록 할 수 있다.The web server 400 is based on the grid-based computing resources 500. The computing resources illustrated may each be remote high performance computer systems or cloud computers. Grid-based computing resources can be connected to a high-speed Internet network as described below, and based on the connection network, each cloud computer has a grid-based parallel processing interface. Hereinafter, the cloud computer refers to a supercomputing, ultra-high performance computer, or a grid computer or a cloud system in which each component computer is connected internally or externally to exert super computer or ultra-high performance computer performance. Therefore, the model results can be obtained in a short time while efficiently operating the numerical prediction model that requires a large amount of calculation. The file server 600 may store the result data of each system or may store and provide data required by each system. For example, the predictive modeling system 200 may perform a model based on data stored in the file server 600, and the data analysis system may display data visualization results based on data stored in the file server 600. . The file server 600 may be a separate component from the web server 400 but may be included in the web server. The web server has a grid middleware and a manager, and the manager distributes the work required for the web service request requested by the client to the computing resources through the grid middleware, and the result received from the computing resources can be provided to the web interface. Can be.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 관측데이터시스템의 일 실시예를 예시한 도면이다. 관측자료시스템은 레지스트리시스템으로서, 레지스트리는 위와 같이 분산된 환경에서 독립적으로 생산되는 기상, 지상 수자원, 해양 등 지구환경과 관련된 관측 데이터와 예측 데이터를 실시간으로 수집한다. 본 실시예는 여러 기관의 데이터 서비스를 이용하여 FTP 서비스를 이용하여 일정 시간 간격마다 수집하며, 수집하는 정보로는 한반도 위성영상, 레이더영상, 태풍진로예보, 시간당강수량 정보이 있음을 보여준다. 3 is a diagram illustrating an embodiment of an observation data system according to an embodiment of the present invention. The observation data system is a registry system. The registry collects observation data and forecast data related to the global environment such as meteorological, terrestrial water, and ocean, which are independently produced in the distributed environment. This embodiment collects data at regular time intervals using FTP services using data services of various organizations, and shows that the collected information includes satellite imagery of the Korean Peninsula, radar image, forecast of typhoon path, and precipitation per hour.
레지스트리 시스템은 수집기 데몬(CollectorDaemon) (110), 관리 웹 서비스 모듈(120), 카탈로그 질의 서비스 모듈(130), 데이터 입출력 모듈(140)을 포함한다.  The registry system includes a collector daemon 110, a management web service module 120, a catalog query service module 130, and a data input / output module 140.
수집기 데몬 모듈(110)은 외부의 데이터 서비스로부터 데이터를 수집하여 데이터 입출력 모듈을 사용하여 데이터베이스나 웹 서버에 저장한 프로그램을 실행하고, 각각의 스케줄링에 의하여 실행되는 Collector의 집합이다.  The collector daemon module 110 collects data from an external data service, executes a program stored in a database or a web server using a data input / output module, and is a set of collectors executed by each scheduling.
관리 웹 서비스모듈(120)은 관리자가 데이터 수집 상황을 모니터링하고 항목 등을 관리할 수 있도록 한다.  The management web service module 120 allows an administrator to monitor the data collection situation and manage items.
카탈로그 질의 서비스모듈(130)은 이용자 또는 외부 수집 서비스가 질의에 의하여 특정 데이터(레코드)를 수집해 갈 수 있도록 할 수 있다. The catalog query service module 130 may allow a user or an external collection service to collect specific data (records) by a query.
데이터 입출력(DAO)모듈(140)은 사용자용 또는 외부 데이터 수집 시스템과의 입출력용 애플리케이션과 데이터베이스간의 데이터 입출력 인터페이스를 제공한다.The data input / output (DAO) module 140 provides a data input / output interface between an application for input / output with a user or an external data collection system and a database.
도 3은 수집기 데몬모듈(110)이 실행하는 기능 구성을 예시한 도면이다. 수집기 데몬모듈(110)은 수집기 데몬을 자바 프로그램 형태로 실행할 수 있다. 3 is a diagram illustrating a functional configuration that the collector daemon module 110 executes. The collector daemon module 110 may execute the collector daemon in the form of a Java program.
수집기데몬(CollectorDaemon)은 전체 수집 과정을 관장하는 클래스이며, 독립적인 스케줄링에 의하여 실행되는 수집기(Collector)를 여러 개 가질 수 있다.Collector Daemon is a class that manages the entire collection process and can have multiple Collectors that are executed by independent scheduling.
수집기(Collector)는 독립적인 스케줄에 따라 실행되는데, 하나의 수집기는 하나 이상의 수집로직(CollectionLogic)을 순차적으로 실행하고, 실행되는 수집로직(CollectionLogic)에 따른 레코드를 기록할 수 있는 인터페이스를 제공한다.Collectors are run on an independent schedule, and one collector executes one or more CollectionLogic sequentially and provides an interface for recording records according to the CollectionLogic being executed.
FTP수집쓰래드(FTPCollectorThread)는 FTP와 같은 파일 전송 프로토콜을 이용하여 실시간 자동 수집을 하기 위한 모든 클래스의 기반 클래스이며, 수집기를 상속한다. 이 도면의 실시예는 기상청의 자료를 받기 위한 FTP수집쓰래드와 수자원공사의 자료를 받기 위한 FTP수집쓰래드의 부모 클래스가 되도록 한 예이다. 해당 기관의 FTP 서버에 접속하여 순차적으로 등록된 수집로직을 실행하며 일정 시간 예를 들면, 각각 10분에 한 번씩 FTP 서비스를 통하여 해당 서버에 새로운 파일이 있는지 검사하여 데이터를 수집된다. The FTP collector thread (FTPCollectorThread) is the base class for all classes for real-time automatic collection using file transfer protocols such as FTP, and inherits the collector. The embodiment of this figure is an example of being the parent class of the FTP collection thread for receiving data from the Meteorological Agency and the FTP collection thread for receiving data from the Korea Water Resources Corporation. It connects to the FTP server of the relevant institution and executes the collection logic registered sequentially, and collects data by checking whether there is a new file on the server through FTP service every 10 minutes, for example.
수집로직(CollectionLogic)은 특정 데이터를 가져오기 위한 로직으로서 디렉토리 이동과 데이터 확인, 다운로드를 포함한 분석을 하여 수집기가 제공하는 저장 인터페이스를 이용하여 레코드로 저장한다. 수집로직(CollectionLogic)들은 수집이 실행되기 전, 하나 이상의 시리즈(Series)를 갖도록 초기화되며, 수집 실행 시점에는 각 Series에 대하여 반복적으로 수집 로직을 실행한다. CollectionLogic is a logic for importing specific data and analyzes it including directory movement, data checking, and downloading, and stores it as a record using the storage interface provided by the collector. CollectionLogic is initialized to have one or more series before collection is executed. At the time of collection execution, collection logic is executed repeatedly for each series.
시리즈(Series)는 데이터 저장의 일관성을 나타내는 것으로서 데이터 유형(DataType 테이블), 관측소/지점(Site 테이블) 등의 설정 또는 자체 정보를 잘 활용하여, 어떤 데이터가 일관되게 반복적으로 입력되는 특성에 대한 설정 역할을 한다. 예를 들면 구덕산과 동해의 기상레이더는 서로 다른 Series로 처리될 수 있다.Series represents the consistency of data storage. It is the setting of data type (DataType table), station / branch (Site table), etc., or the use of its own information. Play a role. For example, the weather radars of Gudeoksan and East Sea can be treated as different series.
관측데이터시스템은 FTP를 통하여 수집하는 과정에서, 반환된 파일 목록 중 새로운 자료를 걸러내기 위한 필터 클래스를 구비하고 있다. 이 클래스를 상속하는 클래스는 FTP 파일 목록 중, 파일의 이름으로부터 새로운 정보를 걸러주도록 할 수 있다. 예를 들어 파일 이름을 시 분 단위까지 나열된 일련의 숫자로 하고 그 파일 이름에 기초하여 그 파일 내에 새로운 정보를 걸러주는 역할을 할 수 있다. The observation data system includes a filter class for filtering new data from the returned file list during the collection via FTP. Classes that inherit from this class can filter out new information from the file name in the list of FTP files. For example, the file name can be a series of numbers listed up to the hour, and can filter new information within the file based on the file name.
본 실시예에 따른 관측데이터시스템은 관측데이터 관리자의 이용 편의를 위하여 웹 기반으로 구현될 수 있다. 관리 웹 서비스는 관리자가 수집 과정을 모니터링 하거나 수집에 관련된 설정 항목 등을 관리하는데 이용될 수 있다. The observation data system according to the present embodiment may be implemented on a web basis for the convenience of the observation data manager. The management web service can be used by the administrator to monitor the collection process or to manage configuration items related to the collection.
관측데이터시스템의 관리 웹 서비스는 다음과 같은 관리 서비스를 제공할 수 있는데, 예를 들어, 주제 관리 기능은 웹 포털이 제공하는 여러 개의 사회 편익 분야 및 하위 분류를 의미하는 주제(Subject) 테이블 항목을 관리하고, 데이터 유형(DataType 테이블), 수집된 레코드와의 참조 관계를 관리한다. The management web service of the observation data system may provide the following management services. For example, the topic management function may include a subject table entry representing a number of social benefit areas and subcategories provided by the web portal. It manages the data type (DataType table) and reference relationship with the collected records.
그리고, 데이터 유형 관리 기능은 일정한 포맷 등으로 분류할 수 있는 데이터 유형(DataType 테이블)을 관리하고, 기관관리기능은 관측소/지점(Site 테이블)을 운영하는 기관 정보를 관리한다. 관측소/지점 관리기능은 개별 관측소, 지점, 특정 위치의 관측 장비에 해당하는 정보를 제공한다. 수집 로직기능은 현재 수집되고 있는 상황을 모니터링한다. 최근 수집 로직으로 일정 시간내의 수집결과를 목록으로 보여주고, 개별 수집 결과에 대한 상세내역도 제공할 수 있다.The data type management function manages a data type (DataType table) that can be classified into a certain format, and the institution management function manages institution information that operates a station / branch (site table). Station / branch management provides information on individual stations, points, and observation equipment at specific locations. Acquisition logic monitors what is being collected. Recent collection logic shows a list of collection results within a certain time, and can provide details about individual collection results.
카탈로그 검색기능은 사용자가 웹 인터페이스를 통해 카탈로그 질의 서비스 모듈을 이용하여 어떤 조건에 맞는 데이터를 검색할 수 있도록 한다. 프로그램 내부적으로는 카탈로그 검색 폼에서 받은 데이터로부터 XML 형태의 질의를 만들고, 그 질의를 다시 분석하여 XML 형태의 검색 결과를 반환한다. The catalog search function allows the user to search for data that meets certain conditions using the catalog query service module through a web interface. Internally, the program creates an XML query from the data received from the catalog search form, parses the query again, and returns an XML search result.
한편, 데이터 입출력 계층은 데이터베이스와 사용자(또는 수집 시스템의 이터 상호 교환을 위한)용 애플리케이션간의 데이터 통신에 사용된다.The data input / output layer, on the other hand, is used for data communication between a database and an application for a user (or for data interchange in a collection system).
본 발명의 실시예에 따른 관측데이터시스템은 재해, 보건, 에너지, 기후, 물, 기상, 생태계, 농업, 생물다양성의 9가지 분류에 대한 정보 제공을 할 수 있다. 그리고 이를 통하여 예보, 분석과 같은 합리적인 의사 결정을 도와주는 역할을 수행할 수 있다. Observation data system according to an embodiment of the present invention can provide information on nine classifications of disaster, health, energy, climate, water, weather, ecosystem, agriculture, biodiversity. And it can play a role in helping rational decision making such as forecasting and analysis.
이해를 돕기 위해 사용자가 재해 분류 중 태풍 정보 메뉴를 선택하여 위성 영상, 레이더 영상, 강수량 데이터, 기존 사례 영상을 살펴보는 예를 아래에서 도면을 참조하여 상세히 기술한다.For better understanding, an example in which a user selects a typhoon information menu during disaster classification and examines satellite images, radar images, precipitation data, and existing case images will be described in detail with reference to the drawings below.
도 5는 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 초기화면을 예시한다. 즉, 사용자가 관측데이터시스템의 웹 포털 시스템에 접속하였을 때 나타나는 초기 시작 화면이다. 이후에 사용자가 원하는 메뉴를 선택할 경우에 시작 화면의 초기 지도 이미지 영역을 각 메뉴의 내용 표시 영역으로 활용한다. 메뉴는 예시한 바와 같이 재해, 보건, 에너지, 기후, 물, 기상, 생태계, 농업, 생물다양성의 주제 메뉴를 포함할 수 있다. 5 illustrates an initial screen of a web service provided by an observation data system. That is, the initial start screen that appears when the user accesses the web portal system of the observation data system. Later, when the user selects a desired menu, the initial map image area of the start screen is used as the content display area of each menu. The menu may include a theme menu of disaster, health, energy, climate, water, weather, ecosystem, agriculture, and biodiversity as illustrated.
본 실시예는 메뉴를 선택할 경우에 페이지 전체를 갱신하지 않고, 화면 중간의 데이터 제공 영역만을 부분적으로 갱신할 수 있다. 이렇게 함으로써 전체적인 데이터 통신 양을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 화면을 세부적으로 컨트롤할 수 있다. 실시예의 오른쪽에는 위에서 기술한 주제 메뉴 중 접속 시간에 해당하는 정보를 예시할 수 있다. 사용자는 관측데이터 시스템으로부터 사용자가 원하는 관심분야의 관측데이터를 선택적으로 얻을 수 있다. 지도 영역(1)은 사용자에 따라 그 분해능이 달라질 수 있어서 지도를 확대하거나 축소하여 원하는 주제 영역에 대해 원하는 날짜의 관측데이터를 가시적으로 나타낼 수 있다.In the present embodiment, when the menu is selected, only the data providing area in the middle of the screen can be partially updated without updating the entire page. This not only reduces the overall amount of data communication, but also provides finer control of the screen. The right side of the embodiment may exemplify information corresponding to the access time of the above-described subject menu. The user can selectively obtain observation data of the interest of interest from the observation data system. Since the resolution of the map area 1 may vary according to a user, the map area 1 may be enlarged or reduced to visually display observation data of a desired date with respect to a desired subject area.
도 6의 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 다른 화면을 예시한다. 재해 주제 중 태풍을 선택한 경우 해당 태풍의 영향을 받는 날짜(1, 2)를 선택할 수 있다. 도 6은 예를 들어 제해 주제의 태풍 메뉴 중 [위성영상] 메뉴를 선택했을 경우에 나타나는 사용자에게 표시하는 화면이다. 그리고, 사용자가 [위성영상보기] 버튼(5)을 클릭하였을 경우에 실제적으로 인공위성 영상 데이터를 지구 지도 위에 맞게 오버레이시킬 수 있다. 지구 지도는 외부에서 수신받아 이를 기초로 관측데이터를 오버레이 시킬 수 있는데, 예를 들면 구글 지도와 같은 지도가 사용될 수 있다.Another screen of the web service provided by the observation data system of FIG. 6 is illustrated. If you choose Typhoon as the disaster theme, you can choose the dates (1, 2) affected by the typhoon. FIG. 6 is a screen that is displayed to a user that appears when, for example, a [satellite image] menu is selected from a typhoon menu of a decontamination subject. In addition, when the user clicks the [view satellite image] button 5, the satellite image data may be overlaid on the earth map. The earth map can be received from outside and overlay observation data based on it, for example, a map such as a Google map can be used.
이 예는 지구 지도위에 오버레이시킨 화면을 나타내는데 이 도면에서 인공위성 영상 데이터는 사용자가 설정한 [시작일](1)과 [종료일](2) 사이의 데이터만을 보여준다. 그리고 인공위성 영상을 보여줄 때 “FPS (Frame Per Second)” 조절 슬라이더(3)를 이용하여 초당 보여줄 프레임 수(4)를 설정할 수 있다.This example shows a screen overlaid on the earth map. In this figure, the satellite image data only shows data between the [start date] (1) and [end date] (2) set by the user. In addition, when displaying a satellite image, the number of frames (4) to be displayed per second may be set by using the “FPS (Frame Per Second)” adjustment slider (3).
도 7은 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 또 다른 화면을 예시한다. 도 7은 [레이더영상] 메뉴를 선택했을 경우에 나타나는 화면의 예이다. 화면 상단에는 레이더 기지가 설치되어 있는 각 지역을 지도 위에 표시해 줄 수 있다. 이후에 사용자가 레이더가 설치된 지역을 선택하였을 경우에 해당 지역의 레이더 영상을 화면 하단에 보여줄 수 있다. 레이더 영상은 기본적으로 가장 최신의 레이더 영상을 보여줄 수 있다. 하지만 일부 지역의 경우 과거 데이터를 데이터베이스에서 보유하고 있는 경우에는 과거의 레이더 영상 데이터를 볼 수 있는 메뉴를 추가로 제공할 수 있다. 사용자는 인공 위성 영상과 마찬가지로 [시작일], [종료일], 그리고 [FPS (Frame Per Second)]를 설정하여 과거의 레이더 영상을 살펴볼 수 있다.7 illustrates another screen of the web service provided by the observation data system. 7 is an example of a screen that appears when the [radar image] menu is selected. At the top of the screen, each area where the radar base is installed can be marked on the map. After that, when the user selects the area where the radar is installed, the radar image of the corresponding area may be displayed at the bottom of the screen. The radar image can basically show the latest radar image. However, in some regions, if the database has historical data, it may provide an additional menu for viewing historical radar image data. Like satellite images, the user can set the [start date], [end date], and [FPS (Frame Per Second)] to view the radar image of the past.
도 8 및 도 9는 관측데이터시스템에 의해 제공되는 웹 서비스의 또 다른 화면을 예시한다. 도 8 및 도 9의 예는 사용자가 재해 메뉴의 태풍 메뉴 중 [강수량] 메뉴를 선택했을 경우에 나타나는 화면이다. 도 8은 지구 지도의 한반도 화면에 강수량 정보를 보여줄 각 지역을 표시하는 예를 나타내는데 날짜 탭을 이용하여 해당 날짜의 강수량 정보를 시간대 별로 확인할 수 있다. 사용자가 지도상의 특정 지역을 선택하였을 경우에 일별 강수량 정보를 실시간 차트를 생성하여 보여줄 수 있다. 8 and 9 illustrate another screen of the web service provided by the observation data system. 8 and 9 show screens when the user selects the [precipitation] menu among the typhoon menus of the disaster menu. FIG. 8 shows an example of displaying each region to show precipitation information on a screen of the Korean peninsula of the earth map. The precipitation information of the corresponding date can be checked for each time zone using the date tab. When the user selects a specific region on the map, the daily precipitation information may be generated and displayed in real time.
도 9는 도 8의 웹 서비스에서 특정 지역을 선택한 경우 선택된 지역의 강수량 차트를 이용하여 강수량 정보를 표시하는 예를 나타낸다. 사용자가 지도상에 원하는 지역인 산청 지역을 선택한 경우, 해당 날짜 별 각 시간대별 강수량이 지도 상의 차트를 통해 사용자에게 표시된다. 따라서, 웹 서비스를 통해 관측 데이터인 강수량 데이터를 시간적, 공간적으로 자료로 얻을 수 있다.9 illustrates an example of displaying precipitation information by using a precipitation chart of a selected region when a specific region is selected in the web service of FIG. 8. When the user selects the Sancheong region, which is the desired area on the map, the rainfall of each time zone for the day is displayed to the user through a chart on the map. Therefore, precipitation data, which is observation data, can be obtained as temporal and spatial data through a web service.
도 10은 재해 주제의 태풍 메뉴 중 [사례영상] 메뉴를 선택했을 경우에 나타나는 화면의 예이다. 도 10의 예는 사용자가 선택한 기간 동안(이 예에서는 1993년부터 2007년까지) 발생한 태풍 사례 정보를 리스트로 보여준다. 사용자가 리스트 중에서 원하는 태풍 이름을 선택하면 해당 태풍의 진로 예상도와 실제 이동 경로를 확인할 수 있는 관측데이터를 제공한다. 예를 들어 사용자가 2003년 9월에 발생한 태풍 매미를 선택하면, 그에 대한 사례 영상이 웹 서비스를 통해 표시될 수 있다.10 is an example of a screen that appears when the [Case image] menu is selected from the typhoon menu of the disaster theme. The example of FIG. 10 lists typhoon case information generated during a period selected by a user (in this example, 1993 through 2007). When the user selects the desired typhoon name from the list, the observation data to check the course prediction and the actual moving path of the typhoon are provided. For example, if a user selects a typhoon cicada that occurred in September 2003, a case image thereof may be displayed through a web service.
도 11은 위의 태풍 사례 메뉴에서 관측 데이터와 당시 태풍 매미의 진로 예상도 및 최종 이동 경로의 예를 웹 서비스를 통해 제공하는 화면을 예시한다.FIG. 11 illustrates a screen for providing observation data in the typhoon example menu above, an example of a predicted course of the typhoon cicada at that time, and an example of a final moving path through a web service.
도 12는 사용자가 태풍 이벤트에서 해당 태풍으로 호우가 발생한 경우, 하천 범람 영상 메뉴를 선택하면 볼 수 있는 화면의 예이다. 지구 지도상에서 관측 데이터를 가진 지역들 중에서 범람영상 정보를 보여줄 각 지역을 표시하여 사용자가 선택하도록 할 수 있다. 예를 들어 사용자가 경안천(위도 37.407255, 경도 127.268372) 지역에 대한 가시화 영상을 원한다면 해당 하천을 지도 상에서 선택할 수 있다. 그러면 관측데이터시스템에 의한 웹 서비스는 선택 지역의 모델 다이얼로그 박스를 이용하여 범람 영상을 보여줄 수 있다. 12 is an example of a screen that can be viewed when a user selects a river overflow image menu when heavy rain occurs due to a typhoon in a typhoon event. The user can select each region to display the flood image information among regions having observation data on the earth map. For example, if a user wants a visualized image of the area of Gyeongancheon (latitude 37.407255, longitude 127.268372), the user can select the river on the map. The web service by the observation data system can then display the flood image using the model dialog box of the selected area.
도 13은 사용자가 선택한 하천 범람 영상을 보여주는 화면을 예시한다. 예시한 화면은 해당 태풍의 호우 시 경안천의 범람 영상으로서 해당 하천에 맞는 지형을 표시하고, 호우에 따른 하천 수위 정도를 그래픽으로 구분하여 표출할 수 있다. 13 illustrates a screen showing a river overflow image selected by a user. The illustrated screen may be a flood image of the Gyeongan stream during heavy rains of the typhoon, and may display a terrain suitable for the river, and may display the level of the river according to the heavy rain graphically.
이상에서와 같이 본 발명의 실시예에 따른 관측데이터시스템은 관측데이터를 일정 간격으로 수집하고 사용자의 선택에 따라 수집한 관측데이터를 표출할 수 있다. 관측데이터시스템이 수집한 관측 데이터는 후술하는 예측모델시스템의 초기자료를 제공할 수 있다. 관측데이테시스템은 예측모델시스템과 연동될 수 있어서, 예측모델시스템에서 선택한 수치모델의 초기자료를 제공할 수 있다. 또한 관측데이터시스템은 수집된 관측데이터를 데이터분석시스템으로 전송하고, 데이터분석시스템은 관측데이터시스템으로부터 수신한 관측데이터를 이용하여 3차원 가시화 데이터를 표출할 수 있다. As described above, the observation data system according to the embodiment of the present invention may collect the observation data at regular intervals and display the collected observation data according to the user's selection. The observation data collected by the observation data system may provide initial data of the prediction model system described later. The observation data system can be linked with the prediction model system to provide initial data of the numerical model selected by the prediction model system. In addition, the observation data system transmits the collected observation data to the data analysis system, and the data analysis system may express three-dimensional visualization data using the observation data received from the observation data system.
이하에서는 예측모델시스템에 대해 상술한다. Hereinafter, the prediction model system will be described in detail.
그리드 컴퓨팅 기술은 지역적으로 분산된 이기종(heterogeneous)의 각종 계산 자원과 대용량 저장장치, 다양한 과학기술 연구장비 등을 고속의 네트워크로 연결 및 통합하여 사용자 중심의 자원 제공 서비스를 제공하는 고성능 인프라 구축 기술이다. 특히 그리드 컴퓨팅은 물리적인 자원뿐만 아니라 지역적 한계를 초월하여 분산 환경이 하나의 거대한 가상 컴퓨터처럼 사용자에게 서비스 되도록 하는 인프라이다.Grid computing technology is a high-performance infrastructure construction technology that provides user-oriented resource providing services by connecting and integrating heterogeneous computing resources, mass storage devices, and various scientific and technological research equipments in a high-speed network. . Grid computing, in particular, is an infrastructure that allows distributed environments to be serviced to users as a huge virtual machine, as well as physical resources.
그리드를 통해서 사용자는 쓸 수 있는 계산 자원의 양이 늘어남으로써 이전보다 더 큰 규모의 문제를 더 빠른 시간 안에 해결할 수 있게 되고, 다양한 종류의 자원에 대한 일원화된 접근을 통해 자원 활용의 효율성이 증가할 수 있다. 그리고 분산 협업 환경을 통하여 연구자들이 원격에서 공동연구 및 협력을 수행함으로써 협력을 위한 비용을 크게 줄일 수 있다. 자원 관리자의 측면에서도 자원의 통합 활용을 통해 전체 자원의 유휴시간이 줄어들게 되고 고가의 연구장비의 활용도 증가와 자원의 추가 비용이 절감되는 효과를 줄 수 있다. The grid increases the amount of computational resources available to users, allowing them to solve larger problems faster than ever before, and increase the efficiency of resource utilization through a unified approach to various types of resources. Can be. And through a distributed collaboration environment, researchers can collaborate and collaborate remotely, greatly reducing the cost of collaboration. In terms of resource managers, the integrated use of resources can reduce the idle time of the entire resource, increase the utilization of expensive research equipment, and reduce the additional cost of resources.
이러한 그리드 컴퓨팅 인프라는 자원과 이 자원을 사용하는 응용 사이의 간격을 이어주는 미들웨어라는 소프트웨어를 통해 가능하게 된다. 그리드 미들웨어는 분산 이기종 환경의 모든 자원들을 사용자의 요구에 따라 적절하게 할당하기 위해 필요한 모든 기능을 갖추고 있다. 매우 이질적이고, 분산되어 있으며, 그 운영 정책까지도 각기 다른 자원들을 하나의 시스템처럼 보이게 하기 위해서는 매우 복잡한 구조를 요구하게 되지만, 그리드 미들웨어는 이 모든 복잡한 구조를 사용자에게는 감추고, 사용자 입장에서 편리한 인터페이스를 통해 필요한 자원을 사용할 수 있게 도와준다. This grid computing infrastructure is made possible through software called middleware that bridges the gap between resources and the applications that use them. Grid middleware has all the features you need to properly allocate all the resources of a distributed heterogeneous environment to your needs. Very heterogeneous, decentralized, and even the operation policy requires a very complex structure to make different resources appear as a system, but grid middleware hides all of these complex structures from the user and provides a user-friendly interface. Help you use the resources you need.
그리드 기술은 그 활용 목적에 따라 조금씩 다르게 구분이 되는데 크게 계산 그리드, 데이터 그리드, 연구장비 그리드, 그리고 액세스 그리드로 나눌 수 있다. 계산 그리드는 계산 자원들간의 연동을 통해 매우 높은 고성능 계산 자원을 활용하여 계산 집약적인 애플리케이션을 수행하도록 할 수 있다. 데이터 그리드는 방대한 양의 분산된 데이터에 대한 접근 및 관리 기술을 지원하며, 이러한 기술을 통해 거대한 데이터 처리를 하는 애플리케이션을 수행하도록 할 수 있다. 연구장비 그리드는 천체 망원경, 전자 현미경 등의 연구장비들을 원격에서 조정하여 사용하도록 하는 목적을 가진다. 마지막으로 액세스 그리드는 원격의 연구자간 화상 회의와 프리젠테이션 프로그램, 데이터 분석 프로그램등을 공유하도록 함으로써 원격 협업 연구를 지원할 수 있다. Grid technology can be divided into different categories according to its purpose of use. It can be divided into a calculation grid, a data grid, a research equipment grid, and an access grid. Computation grids can be used to perform computationally intensive applications utilizing very high performance computational resources through interworking between computational resources. The data grid supports technologies for accessing and managing vast amounts of distributed data, which can be used to run large data processing applications. The research equipment grid aims to remotely control research equipment such as astronomical telescopes and electron microscopes. Finally, Access Grid can support remote collaborative research by allowing remote researchers to share video conferencing, presentation programs, and data analysis programs.
본 발명에 따른 예측모델링시스템의 실시예는 컴퓨팅 그리드 인프라를 기반으로 하여 수행되는 특징을 가진다. 그리드 기반의 예측모델링시스템은 긴급한 상황에 더 빠른 시간 내에 미래 상황을 계산해 낼 수 있도록 많은 양의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있도록 할 수 있고, 컴퓨팅 자원의 규모에 따라 그 수행의 정확도나 속도에 큰 영향을 미치는 기후 모델 같은 응용 모델을 원활하게 수행하도록 할 수 있다.An embodiment of the predictive modeling system according to the present invention has a feature that is performed based on a computing grid infrastructure. Grid-based predictive modeling systems can make large amounts of computing resources available to calculate future situations in an urgent situation faster, and greatly affect the accuracy or speed of its execution depending on the size of the computing resources. Impacts can facilitate application models such as climate models.
본 발명에 따른 그리드 기반의 예측모델링시스템은 그리드 미들웨어를 사용한다. 그리드 미들웨어는 컴퓨팅 자원 공급자로 하여금 그들의 자원으로 쉽게 그리드를 구성할 수 있도록 하고, 사용자에게는 그리드 컴퓨팅 기술이 제공하는 여러 가지 유용한 기능을 편리하게 이용할 수 있도록 할 수 있다. 그리드 서비스를 제공하는데 있어서 가장 중요한 점은 안정성이라고 할 수 있는데, 본 발명에 실시예에 따른 그리드 미들웨어는 다양한 종류의 자원을 통합하는 그리드 인프라의 안정성을 최우선순위로 하고 그 안정성을 바탕으로 하여 그리드 서비스를 구현하는데 필요한 가장 기본적인 기능들을 충실히 구현하도록 할 수 있다.  Grid-based predictive modeling system according to the present invention uses grid middleware. Grid middleware allows computing resource providers to easily configure the grid with their resources, and provides users with convenient access to the many useful features provided by grid computing technology. Stability is the most important point in providing a grid service, the grid middleware according to an embodiment of the present invention is the priority of the stability of the grid infrastructure that integrates various types of resources, the grid service based on the stability It is possible to faithfully implement the most basic functions necessary to implement.
그리드 미들웨어는 자원관리, 정보서비스, 그리드 MPI 라이브러리 등을 기본 미들웨어 기능으로 하고, 이에 그리드 CA, 어카운팅 서비스, 그리고 웹 포털 개발툴 등을 통합한 기능을 가질 수 있다. 본 발명에 따른 그리드 미들웨어는 기본 사용자 인터페이스로서 웹 포털이 사용자에게 편리함을 주도록 고안되었다. 기본 기능으로는 작업 관리, 분산 파일 시스템 관리, 자원 모니터링 및 정보서비스 어카운팅 서비스 등이 있고, 보안 인프라를 포함하고 있다. 특히 웹 포털을 구현함에 있어서 최근 웹2.0 인터페이스 기술로서 주목을 받는 Ajax (Asynchronous JavaScript and XML)와 Flex 등의 기술을 충분히 활용하여 사용자가 보다 편리한 인터페이스를 통해 그리드를 사용할 수 있다. Grid middleware has basic management functions such as resource management, information service, grid MPI library, etc., and can integrate grid CA, accounting service, and web portal development tool. Grid middleware according to the present invention is designed as a basic user interface so that a web portal is convenient for a user. Basic functions include task management, distributed file system management, resource monitoring and information service accounting services, and include a security infrastructure. In particular, in implementing web portals, users can use the grid through a more convenient interface by fully utilizing technologies such as Ajax (Asynchronous JavaScript and XML) and Flex, which are recently attracting attention as web 2.0 interface technologies.
작업 관리 서비스는 사용자가 제출하는 모든 작업을 처리하는 서비스로서, 작업의 제출에서부터, 작업 모니터링, 그리고 계산 자원을 할당받아 실행하기까지 필요한 일련의 과정들을 관리한다. 본 발명의 실시예에 따른 그리드 미들웨어는 계산 작업의 종류를 세 가지로 구분하고 있는데 단일 (serial) 작업, HTC(High Throughput Computing) 작업, MPI 작업이다. 작업 관리 서비스에서 원격 자원의 할당을 위해서는 각 계산 자원에서 로컬 배치 스케쥴러에 작업이 할당된다. 작업 관리 서비스는 중앙에서 각 자원에 작업을 보내고, 수행중인 작업들에 대한 전체적인 모니터링을 수행하여 사용자로 하여금 작업의 상태를 알기 쉽게 할 수 있다. 작업의 상태는 DB로 저장이 되어 작업의 실행중이나, 추후 작업이 완료된 후에라도 사용자가 실행했던 작업의 기록을 확인할 수 있다. 원격의 작업을 위해 필요한 실행파일, 데이터 파일등의 이동이나, 작업의 실행을 위해 필요한 보안 관련 처리 역시 모두 작업 관리 서비스가 자동으로 처리될 수 있다.The task management service handles all tasks submitted by the user. The task management service manages a series of processes required from submitting a task, monitoring a task, and allocating and executing computational resources. Grid middleware according to an embodiment of the present invention is classified into three types of calculation tasks, which are a single task, a high throughput computing task, and an MPI task. In order to allocate remote resources in the task management service, tasks are assigned to the local batch scheduler in each computing resource. The task management service can centrally send tasks to each resource and perform a comprehensive monitoring of the tasks being performed, making it easier for users to see the status of the tasks. The status of the job is saved in the DB so that you can check the history of the job that the user has executed even after the job is running or after the job is completed. The task management service can automatically handle the movement of executable files, data files, etc. required for remote tasks, and security-related processes required for execution of tasks.
작업 관리 서비스에 제출되는 작업은 OGF(Open Grid Forum)의 작업 표현 표준언어인 JSDL(Job Specification Description Language)를 통해 작성될 수 있다. Jobs submitted to the job management service may be created through the Job Specification Description Language (JSDL), a job expression standard language of the Open Grid Forum (OGF).
그리드 MPI(message passing interface) 서비스는 MPI 작업만을 따로 처리하기 위한 작업 관리 서비스이다. 본 발명에 따른 그리드 미들웨어의 작업 관리 서비스에 제출된 작업 중 그 타입이 MPI로 되어 있는 작업은 그리드 MPI 서비스에 보내어져서 실행될 수 있다. 이 서비스는 여러 종류의 계산자원들과 또 다양한 MPI 라이브러리를 지원할 수 있다. 그리드 MPI 서비스는 사용자가 선택한 MPI 라이브러리를 이용하여 작업이 실행되도록 모든 과정을 자동으로 처리해주기 때문에 사용자는 병렬 처리 자원인 MPI 작업의 실행 방법에 대한 지식이 없이도 작업을 실행할 수 있다. 그리고 MPICH-G2와 같은 라이브러리를 이용해 원격의 계산자원을 동시에 사용하는 MPI 작업도 수행이 가능하다. 마지막으로, 자동 컴파일 기능을 지원하여 소스 파일을 이용해서 작업을 제출하면 타겟 자원에서 실행파일을 생성하고 실행할 수 있다.  The grid message passing interface (MPI) service is a task management service for processing MPI tasks separately. A job whose type is MPI among jobs submitted to the job management service of the grid middleware according to the present invention can be sent to the grid MPI service for execution. This service can support various kinds of computing resources and various MPI libraries. The Grid MPI service automatically handles all processes to run a task using the MPI library of your choice, so you can run the task without knowing how to run the MPI task, a parallel processing resource. In addition, the library such as MPICH-G2 can be used to perform MPI operations that simultaneously use remote computing resources. Finally, support for auto-compilation allows you to submit jobs using source files, allowing you to create and run executables on target resources.
원격의 계산자원에서 작업을 실행하기 위해서 작업 실행에 필요한 데이터나 실행파일 등이 작업을 실행하는 계산 자원에 위치시킨다. 본 발명에 따른 그리드 미들웨어는 이러한 작업들을 내부적으로 모두 자동으로 처리하고 있는데, 이 과정에서 파일의 전송을 담당하는 서비스가 파일 관리 서비스를 포함한다. 이 서비스는 원격의 자원간 파일의 입출력 전송을 수행하며, 파일 브라우징 기능을 제공하여 분산된 다양한 자원들에 있는 사용자의 데이터를 마치 하나의 컴퓨터에 있는 것처럼 단일 뷰를 통해 관리할 수 있다.In order to execute a task on a remote computational resource, data or an executable file necessary for the task execution is placed in the computational resource that executes the task. The grid middleware according to the present invention automatically handles all of these tasks internally. In this process, a service in charge of file transfer includes a file management service. This service performs remote I / O transfer of files between resources and provides file browsing function to manage user data in various distributed resources through a single view as if they were on one computer.
본 발명에 따른 실시예는 자원 정보 서비스를 제공할 수 있는데, 자원의 모니터링 뿐만 아니라, 각 자원이 제공하는 서비스를 활용하기 위한 기본 정보들을 서비스할 수 있다. 본 발명에 따른 그리드 미들웨어의 자원 정보 서비스는 필요한 정보를 생성하기 위한 Information Provider를 제공한다. 웹 포털을 통해서 제공되는 자원 모니터링 기능은 추출되는 정보들을 DB나 파일 서버에 저장하여 활용할 수 있다. 자원 정보 서비스에서 제공하는 정보의 종류로는 로컬 배치 스케쥴러의 큐 관련 정보와 하드웨어 위주의 시스템 정보, 그리고 소프트웨어 정보를 포함한다. An embodiment according to the present invention may provide a resource information service, and may not only monitor resources but also service basic information for utilizing a service provided by each resource. The resource information service of the grid middleware according to the present invention provides an information provider for generating necessary information. Resource monitoring function provided through web portal can save extracted information in DB or file server. Types of information provided by the resource information service include queue-related information of the local batch scheduler, hardware-oriented system information, and software information.
그리드 환경은 매우 이질적인 자원들로 구성되어 있기 때문에 각 자원마다 OS, 배치 스케쥴러 등이 다르다. 이러한 이질적인 배치 스케쥴러들로부터 수집된 사용자의 어카운팅 정보들이 통합적으로 관리되는 어카운팅 시스템이 필요한데, 본 발명에 따른 그리드 미들웨어의 어카운팅 서비스는, 그리드에 포함된 전산자원의 작업 분배 엔진으로부터 다양한 배치 스케쥴러에서 사용자의 자원 사용 정보를 수집하고, 이를 이용하여 사용자가 언제 얼마나 계산자원을 사용했는지를 알려줄 수 있다. Because the grid environment is composed of very heterogeneous resources, each resource has a different OS, deployment scheduler, and so on. There is a need for an accounting system in which user accounting information collected from these heterogeneous batch schedulers is integrated and managed. The accounting service of the grid middleware according to the present invention is based on the user's information in various batch schedulers from the job distribution engine of computational resources included in the grid. Resource usage information can be collected and used to indicate when and how much computing resources the user has used.
본 발명에 따른 그리드 미들웨어는 사용자 인터페이스로서 웹 포털을 사용할 수 있다. 본 발명에 따른 그리드 미들웨어에는 그리드 클라이언트로서 웹 포털이 어떻게 구현될 수 있는지를 보여주기 위한 일반적 목적의 웹 포털을 제공할 수 있다. 이 웹 포털은 최근 웹2.0 사이트에서 많이 사용되는 인터넷 애플리케이션 구축 기술인 Ajax, Flex 등을 활용할 수 있고, 이러한 기술을 사용함으로써 사용자가 웹 포털을 통해 작업을 실행하고 파일을 관리하고, 자원을 모니터링 하는 등의 일련의 기능들을 이전보다 좀더 편하고 직관적으로 할 수 있다. 제공되는 웹 포털은 본 발명에 따른 그리드 미들웨어의 미들웨어 서비스들을 활용하여 작업 관리, 작업 모니터링, 분산 파일 관리, 자원 모니터링, 어카운팅 관리, 보안을 위한 인증서 관리 등을 수행할 수 있다. 본 발명에 의한 웹 포털은 범용의 응용 프로그램들을 수행하는 것을 목적으로 하고 있기 때문에, 특정 응용 프로그램을 지원하기 위한 별도의 포털을 만드는 것도 가능하다. The grid middleware according to the present invention can use a web portal as a user interface. The grid middleware according to the present invention can be provided with a general purpose web portal to show how a web portal can be implemented as a grid client. This web portal can take advantage of Ajax, Flex, etc., which are the Internet application building technologies that are widely used in recent Web 2.0 sites. By using these technologies, users can execute tasks through the web portal, manage files, monitor resources, etc. The set of functions is more convenient and intuitive than ever before. The provided web portal may perform task management, task monitoring, distributed file management, resource monitoring, accounting management, and certificate management for security by utilizing middleware services of grid middleware according to the present invention. Since the web portal according to the present invention aims to execute general-purpose applications, it is also possible to create a separate portal for supporting a specific application.
도 14는 예보모델링시스템(200)에 포함될 수 있는 계산 컴퓨터 그리드 시스템을 예시한 도면이다. 계산 컴퓨터 그리드 시스템에서는 지역적으로 떨어진 다수의 컴퓨터들이 고성능 통신망으로 연결되어 있다. 도 14는 본 발명의 실시예를 구현하기 위해 사용된 그리드 컴퓨터 시스템을 나타내는데, 예시한 그리드 컴퓨터 시스템은 전국 규모의 컴퓨터가 그리드 기반으로 연결될 수 있다. 14 is a diagram illustrating a computational computer grid system that may be included in the forecasting modeling system 200. In a computational computer grid system, many geographically separated computers are connected by high-performance networks. Figure 14 shows a grid computer system used to implement an embodiment of the present invention, in which the grid computer system illustrated may be connected on a grid basis to computers on a national scale.
실시예에 사용된 대전의 한국과학기술연구원에 위치한 컴퓨터 시스템은 2GHz, 24Tflops의 성능을 가진 컴퓨터 시스템과 2.3GHz, 5.8Tflops 성능을 가진 고성능 수퍼 컴퓨터를 포함하고, 서울, 광주, 부산, 포항 등에 위치한 리눅스 클러스터 시스템과 2.5 Gbps ~ 20 Gbps의 초고속 인터넷망으로 연결될 수 있다. 이 컴퓨터 자원들 중에서 수치예보모델링이 수행할 시점에서 즉시 가용한 컴퓨터 자원이 그리드 미들웨어에 의해 그 모델링 계산에 할당된다.  The computer system located at Daejeon Korea Research Institute of Science and Technology used in the examples includes a computer system with 2 GHz and 24 Tflops performance and a high performance super computer with 2.3 GHz and 5.8 Tflops performance, and is located in Seoul, Gwangju, Busan, Pohang, etc. It can be connected to a Linux cluster system and a high speed internet network of 2.5 Gbps to 20 Gbps. Of these computer resources, computer resources immediately available at the time of numerical forecasting modeling are allocated by the grid middleware to their modeling calculations.
좀더 상세히 설명하면 예측모델링시스템은 그리드 기반 응용실행 환경이 되는데, 이를 위해서는 계산 그리드 시스템을 필요로 한다. 본 발명에 따른 예측모델링시스템의 실시예 개발을 위해 필요한 계산 그리드는 전국 여러 곳의 사이트에 분산된 클러스터들이 연동된 인프라를 활용할 수 있다. 그리드 인프라는 본 발명의 실시예에 따른 그리드 미들웨어를 이용하여 구축하였고 그리드 인프라의 각 클러스터는 한국과학기술연구원의 연구망에 연동되어 클러스터간 10~20Gbps의 네트워크로 연동되어 있어서 네트워크로 인한 클러스터간 통신 병목현상은 최소할 수 있다. 분산된 자원에 작업을 분배 및 관리하고, 자원 정보 및 어카운팅 정보 등을 관리하는 미들웨어 서버를 두고 있고, 각 자원과 미들웨어 서버의 그리드 서비스를 이용하여 웹 포털을 구현할 수 있다. 표 1은 본 발명의 일 실시예의 실험에 사용된 계산 그리드 인프라에 포함된 각 클러스터의 사양을 예시한다. In more detail, the predictive modeling system becomes a grid-based application execution environment, which requires a computational grid system. The calculation grid required for the development of an embodiment of the predictive modeling system according to the present invention may utilize an infrastructure in which clusters distributed in various sites throughout the country are linked. Grid infrastructure is constructed using grid middleware according to an embodiment of the present invention, and each cluster of grid infrastructure is linked to a research network of the Korea Institute of Science and Technology and is linked to a network of 10 to 20Gbps between clusters so that the communication bottleneck between clusters The phenomenon can be minimal. It has a middleware server that distributes and manages tasks to distributed resources, and manages resource information and accounting information. A web portal can be implemented using grid services of each resource and middleware server. Table 1 illustrates the specifications of each cluster included in the computational grid infrastructure used in the experiments of one embodiment of the present invention.
표 1
Figure PCTKR2011004987-appb-T000001
 Table 1
Figure PCTKR2011004987-appb-T000001
도 15는 그리드 기반의 웹 서비스를 제공할 수 있는 그리드 서비스 스택을 예시한다. 예시한 그리스 서비 스 스택은 하드웨어인 리소스(resource) 계층, 그리드 미들웨어(grid middleware) 계층, 유저 인터페이스(u ser interface) 계층을 포함한다.15 illustrates a grid service stack capable of providing grid based web services. The exemplary Greek service stack includes a hardware resource layer, a grid middleware layer, and a user interface layer.
리소스 계층에는 도 15에서 예시한 클러스터 시스템, 수퍼 컴퓨터 시 스템, 대용량 저장장치들이 해당한다. 리소스 계층은 그리드 기반의 웹에서 수치예보모델 결과를 수행하고 저장하는 하드웨어를 나타낸다. The resource layer corresponds to the cluster system, the super computer system, and the mass storage device illustrated in FIG. 15. The resource layer represents the hardware for performing and storing numerical forecasting model results on a grid-based web.
사용자는 유저 인터페이스를 통해, 그리드 리소스 이용하여 계산을 수 행을 제어하는 작업 관리(job management) 기능, 그리드 시스템에 대한 보안(security) 서비스 기능, 그리드 리스소의 모니터링(resource monitoring), 공유사용자의 어카운드 관리(accounting) 기능, 데이터 관리(dat a management) 기능, 그리드 자원의 스케줄에 대한 글로벌 스케줄링(global scheduling) 기능 등에 따른 서 비스를 제공받을 수 있다. The user can use the user interface to control calculations using grid resources, job management functions, security service functions for grid systems, resource monitoring of grid resources, and shared user accountability. Services based on accounting, data adat, and global scheduling of grid resources can be provided.
유저 인터페이스 계층은 웹 포털 서비스(web portal)를 사용자에 제공하도록 하고, 사용자의 명령을 수신하고 수행하도록 하는 커맨드 라인 인터페이스(command line interface) 및 다양 한 그래픽 유저 인터페이스 애플리케이션(GUI application) 등을 포함할 수 있다. The user interface layer may include a command line interface for providing a web portal service to a user, a command line interface for receiving and executing a user command, various graphical user interface applications, and the like. Can be.
그리드 미들웨어 계 층은 유저 인터페이스 계층을 통한 사용자 명령을 리소스 계층이 수행하도록 분배하고 제어할 수 있다. 미들 웨어는 웹 포털 서비스를 제공할 수 있도록 웹 애플리케이션 인터페이스(web services interface)를 통해 사 용자가 웹 포털을 이용해 입력하는 정보에 따라 리소스 자원들이 할당 또는 사용되도록 할 수 있다. The grid middleware layer can distribute and control user commands through the user interface layer to be performed by the resource layer. The middleware may allow resource resources to be allocated or used according to information input by the user through the web portal through a web services interface to provide a web portal service.
그리드 미들웨어 계층은 웹 애플리케이션 그리드 어카운트 서비스를 위한 그리드 어카운드 기능, 리소스 모니 터링 기능, 리소스 할당, 작업 관리와 리소스에 대한 글로벌 스케줄링을 위한 작업 관리 기능, 암호화 및 인 증에 대한 보안 기능, 데이터 전송과 그리드 파일 시스템을 위한 데이터 관리 기능을 수행할 수 있다. The grid middleware layer includes grid accounting for web application grid account services, resource monitoring, resource allocation, task management for task management and global scheduling of resources, security for encryption and authentication, data transfer and Data management functions for the grid file system can be performed.
이하에서 위에서 설명한 그리드 기반의 지구환경변화 예측 시스템에서 웹 포털을 이용하여 사용자가 수치예 측모델을 실행하고 그 결과를 얻는 과정을 설명하면 다음과 같다. 역시 수치예측모델로 날씨를 예측하는 기 상모델을 실시예로 한다.  Hereinafter, a process of executing a numerical prediction model and obtaining the result using a web portal in the grid-based global environment change prediction system described above will be described. As an example, the weather model predicts the weather using the numerical prediction model.
본 발명의 실시예는 대기/환경 분야에서 중규모 역학과정을 구현하는 수 치예측모델을 사용하였다. 그리드 기반의 웹 포털로부터 수치예보모델을 사용자에 선택 조건에 따라 실행하 고 그 결과를 얻는 과정을 용이하게 설명하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 수치예보보델을 설명하면 다음과 같다. 본 실시예에 따른 수치예보모델은 지형생성, 전처리과정, 메인과정, 후처리 과정을 포함할 수 있 다. The embodiment of the present invention used a numerical prediction model for implementing a medium-scale dynamics process in the air / environment. The numerical prediction model according to an embodiment of the present invention will be described in order to easily explain the process of executing the numerical prediction model from the grid-based web portal according to the selection condition to the user and obtaining the result. The numerical prediction model according to the present embodiment may include terrain generation, preprocessing, main process, and postprocessing.
지형생성과정은 기상모델의 저층을 형성하는 지표 또는 바다 등의 정보를 포함하는데, 모델 영역 설정, 지형고도 및 지면이용정보를 선택된 영역으로 분석하는 과정이다. 지형생성에 필요한 다음 주요 항목 들을 웹 인터페이스를 이용해 선택하거나 입력이 가능하다. The terrain generation process includes information such as the surface or the sea that forms the bottom layer of the weather model, and is a process of analyzing the model area setting, the terrain elevation, and the ground use information into the selected area. The following key items for terrain generation can be selected or entered using the web interface.
예를 들어 2차원 도메인의 최대 크기, 지형 자료의 최대 크기, 중심 위경도 좌표, 기타 도메인 관련된 변수 등이 설정될 수 있다. For example, the maximum size of the two-dimensional domain, the maximum size of the terrain data, the center latitude and longitude coordinates, and other domain related variables can be set.
도 16은 기 상모델이 수행될 지형생성 수행이 종료될 경우 생성된 결과를 예시하는 도면이다. 이 도면에서 사용자가 설 정한 모델 수행 대상 도메인이 한반도를 중심으로 3단계 또는 2단계의 영역으로 구분된 지형생성과정의 결과 로 보여진 예를 나타낸다. 사용자는 도 16에서 보여진 영역에 대한 지형 데이터를 포함한 파일을 웹 인터페 이스를 통해 확인하여 자신이 원하는 영역에 대한 결과를 확인할 수 있다. FIG. 16 is a diagram illustrating a result generated when terrestrial generation is to be performed in which a weather model is to be performed. In this figure, an example in which the model execution target domain set by the user is shown as a result of the terrain generation process divided into three stage or two stage regions around the Korean peninsula is shown. The user can check the file including the terrain data of the region shown in FIG. 16 through the web interface to confirm the result of the desired region.
지형생성과정이 종료되 면, 기상관측자료 또는 이를 가공한 자료의 초기자료를 수치예보모델로 입력자료로 변환하는 전처리 작업이 수행된다. 예를 들어 중규모 기상예측모델은, 전지구관측자료를 모델링하여 가공한 전지구모델결과 데이터와 해수면 온도 자료 등을 수행 영역의 경계자료와 초기자료로 사용할 수 있다. 사용자는 초기자료를 그리드 기 반의 웹 인터페이스를 통해 그리드 자원 중 저장장치에 저장된 초기 및 경계자료를 선택할 수 있고, 예측 결 과를 예상하는 예측시간과 기타 수치예보모델에 필요한 자료를 웹 인터페이스 상에서 선택할 수 있다. 전처 리 과정이 수행되면 실제 수치예보모델이 수행되는 초기입력자료가 완성된다. At the end of the terrain generation process, preprocessing is performed to convert the initial data from meteorological data or processed data into a numerical forecast model. For example, the medium-scale meteorological prediction model may use the global model result data and the sea surface temperature data modeled and processed by the global observation data as boundary data and initial data of the performance area. The user can select the initial data from the grid resources and the initial and boundary data stored in the storage device through the grid-based web interface, and select the data needed for the prediction time and other numerical forecasting models to predict the prediction result from the web interface. have. When the preprocessing process is carried out, the initial input data for the actual numerical forecasting model are completed.
메인과정은 사용자가 지정한 시간과 영역에서 실제 예측 모델링을 수행하는 과정으로서 전처리 과정의 결과들을 입력 데이터로 한 다. 사용자는 그리드 기반의 계산 자원을 웹 인터페이스 상에서 선택할 수 있고, 사용자가 선택한 계산 자원 중 가용한 계산 자원에서 메인 과정이 수행될 수 있다. The main process is the process of performing the actual predictive modeling at the time and area specified by the user, and takes the results of preprocessing as input data. The user may select a grid-based calculation resource on the web interface, and the main process may be performed on the available calculation resources among the calculation resources selected by the user.
메인 과정이 종료되어 각 예측시간에 따른 모델 결과가 파일 형태로 생성될 수 있는데, 이 모델 결과 파일은 여러 가지 가시화 툴에 의해 웹 인터페이 스 상에서 출력될 수 있다. 후처리 과정은 예측모델의 메인 과정의 결과를 가시화하는 과정으로 사용자는 웹 인터페이스 상에서 가시화 툴을 선택하여 후처리된 과정을 웹을 통해 확인할 수 있다. After the main process is completed, the model result according to each prediction time can be generated in a file form. The model result file can be output on the web interface by various visualization tools. The post-processing process is a process of visualizing the results of the main process of the predictive model. The user can check the post-processing process through the web by selecting a visualization tool on the web interface.
그리드 기반 의 웹 인터페이스는 사용자가 작업하도록 스케줄링한 작업을 작업 관리 메뉴에 따른 창을 통해 확인할 수 있 도록 할 수 있고, 각 단계의 상세 정보를 확인할 수 있다. 그리고, 작업 선택이 잘못된 경우 작업 관리 창을 통해 작업을 취소가 가능하도록 할 수 있다. The grid-based web interface allows the user to check the tasks scheduled by the user through a window according to the task management menu, and can check detailed information of each step. If the job selection is incorrect, the job can be canceled through the job management window.
위에서 설명한 수치예보모델이 그리드 기반의 계산 자 원에서 실행되도록 사용자가 웹 인터페이스 상에서 수치예보모델을 수행하는 과정을 도면을 참조하여 설명한 다.Referring to the drawings, a process of performing a numerical forecast model on a web interface by a user so that the numerical forecast model described above is executed in a grid-based calculation resource is described.
도 17은 그리드 기반의 웹 포털의 초기화면을 예시한다. 그리드 기반의 을 사용하는 사용자는 각각 개정을 가질 수 있고, 각 개정의 식별하는 유저 아이디와 패스워드를 통해 그리드 기반의 웹 포털 서비 스로 진입할 수 있다. 도 17은 예측모델링시스템을 이용하기 위한 웹 포털의 초기화면을 예시하는데, 관측데 이터시스템이나 데이터분석시스템을 위한 웹 포털서비스는 각각 별개의 초기화면으로 진입할 수도 있고, 하 나의 초기화면에서 각 시스템에 따른 웹 포털 서비스 메뉴로 진입할 수도 있다. 도 17의 예는 전자의 예를 나타낸다.17 illustrates an initial screen of a grid-based web portal. Each user using grid-based can have revisions and can enter grid-based web portal services through the user ID and password that identify each revision. FIG. 17 illustrates an initial screen of a web portal for using a predictive modeling system. A web portal service for an observation data system or a data analysis system may enter a separate initial screen. You can also enter the web portal service menu according to the system. The example of FIG. 17 shows an example of the former.
도 18은 그리드 기반의 예측모델링시스템을 이용하기 위해 웹 포털에 로그인하였을 경우 초기화면을 예시한다. 도 18에서 예시한 초기화면은 로그인된 사용자를 확인하고 로그아웃 버튼 정보를 나타 내는 사용자 정보 부분, 메뉴 섹션과 각 모델링의 세부 과정을 나타내는 섹션들을 포함할 수 있다. 18 illustrates an initial screen when a user logs in to a web portal to use a grid-based predictive modeling system. The initial screen illustrated in FIG. 18 may include a user information portion confirming a logged-in user and displaying logout button information, a menu section, and sections showing detailed processes of each modeling.
메뉴 섹션은 그리드 자원이 웹 인터페이스를 통해 직관적으로 관리될 수 있도록 그리드 미들웨어가 수행하는 기능에 대한 메뉴를 가진다. 예시한 도면은 작업 관리(job management), 파일 관리(file management), 리소 스 관리(resource management), 개정 관리(account information) 등의 메뉴를 포함한다.  The menu section has a menu of functions that the grid middleware performs so that grid resources can be intuitively managed through a web interface. Exemplary drawings include menus such as job management, file management, resource management, and account information.
웹 인터페이스 의 초기화면은 그리드 미들웨어가 수행하는 각 기능에 대한 메뉴 섹션들을 포함할 수 있는데, 사용자는 웹 인터페이스 화면의 선택 버튼들을 통해 그리드 미들웨어가 제어하는 그리드 자원의 상태나 기능 수행을 제어 할 수 있다. 각 메뉴가 선택되면 각 메뉴에 속한 하부 메뉴가 표시될 수 있다.The initial screen of the web interface may include menu sections for each function performed by the grid middleware, and the user may control the state of the grid resource controlled by the grid middleware or the performance of the functions through selection buttons on the web interface screen. . When each menu is selected, a submenu belonging to each menu may be displayed.
작업 관리 메뉴는 수치 예측모델이 수행되도록 제어하는 작업 제출 메뉴(job submit)와 제출된 작업 상태를 체크할 수 있는 작업 모 니터링 메뉴(job monitoring)를 포함할 수 있다. 사용자는 작업 제출 메뉴를 통해 모델 수행 작업을 제출할 수 있고, 작업 모니터링 메뉴를 통해 제출된 작업의 수행 상태를 확인할 수 있다.   The job management menu may include a job submit menu for controlling the numerical prediction model to be executed and a job monitoring menu for checking the submitted job status. The user can submit the model execution job through the job submission menu, and can check the execution status of the submitted job through the job monitoring menu.
한편, 예시한 도 면의 상단에 수치예보모델의 각 세부 과정을 선택할 수 있는 섹션들이 그래픽으로 표시될 수 있다. 본 실시 예에서 예시한 기상예측모델은 설명한 바와 같이 지형생성과정(terrain), 전처리과정, 메인과정, 후처리과정 을 포함하는데, 사용자가 각 섹션들을 선택하여 선택된 섹션들에서 각각 사용자가 수행 조건을 선택하고, 모 델 수행 작업을 제출할 수 있다. Meanwhile, sections for selecting each detailed process of the numerical prediction model may be graphically displayed at the top of the illustrated drawing. The weather prediction model illustrated in the present embodiment includes a terrain generation process, a pretreatment process, a main process, and a post-processing process, as described above. You can select and submit the model run.
도 18의 예는 작업 관리 메뉴의 하위 메뉴 중 작업 제출 메뉴에서 수 치예보모델 작업 제출을 위한 여러 가지 수행 조건을 웹 인터페이스로 나타낸 예이다. 이 웹 인터페이스는 지형생성과정(Terrain)에 대해 사용자가 모델이 수행될 도메인을 인터페이스 화면을 통해 예시하고, 사용자 는 선택 수단을 통해 수행하고자 하는 도메인 또는 모델을 선택하도록 할 수 있다.18 illustrates an example of various execution conditions for submitting a numerical prediction model job in a job submission menu among submenus of a job management menu as a web interface. This web interface allows the user to exemplify the domain in which the model is to be performed on the terrain generation process through the interface screen, and the user can select a domain or model to be performed through the selection means.
도 19는 작업 관리 메뉴 중 지형생성 섹션에 포함된 세부 선택 옵션을 예시한 도면이다. 예시한 지형생성과정에 필요한 옵 션으로서 모델이 수행될 도메인의 수, 예측을 위한 적분 간격(interval second)을 선택하고, 프로젝트 옵션 으로서 지형의 프로젝트 타입, 중심 위경도 등을 설정할 수 있게 할 수 있다. 그리고, 선택한 해당 영역에 대해 기상모델이 수행될 수평, 수직 격자 수와 그 격자 간격을 선택하거나 입력하게 할 수 있다. 수치예보모 델의 수행 도메인이 둥지(nested) 구조를 가진다면 수행 도메인의 수에 따른 내부 도메인에 대해서도 위와 유사한 옵션을 선택하도록 할 수 있다 19 is a diagram illustrating a detailed selection option included in the terrain generation section of the job management menu. As an option for the terrain generation process, the number of domains on which the model is to be performed, an interval second for prediction can be selected, and the project type of the terrain and the center latitude and longitude can be set as project options. . The number of horizontal and vertical grids to which the weather model is to be performed and the grid spacing for the selected region may be selected or input. If the execution domain of the numerical forecast model has a nested structure, you can choose a similar option for the internal domain depending on the number of execution domains.
도 20은 도 19에서 예시한 과정을 통해 기상예측모델의 지형 생성과정의 대상이 되는 영역을 웹 인터페이스를 통해 나타낸 예시도이다. 도 20에서 사용자가 원하는 지형 에 대해 확인하면 지형생성과정이 수행된다. FIG. 20 is an exemplary diagram illustrating a region, which is a target of a terrain generation process of a weather forecasting model, through the web interface illustrated in FIG. 19. When the user checks the desired terrain in FIG. 20, the terrain generation process is performed.
도 21에서 나타낸 바와 같이 지형생성과정이 수행되는 경 우 사용자는 로그 메시지를 웹 인터페이스를 통해 확인할 수 있다.As shown in FIG. 21, when the terrain generation process is performed, the user can check the log message through the web interface.
도 22는 웹 인터페이스로 표시된 수치예보모델의 전처리과정 섹션을 나타낸 예시도이다. 사용자는 전처리과정을 나타내는 웹 화면을 통해 기 상예측모델에 입력할 자료, 예측모델이 수행될 기간, 추가 관측 자료를 통계적인 기법에 의해 기상 초기 자 료로 가공하여 사용할 것인지 여부를 나타내는 입력 데이터의 자료동화에 대한 옵션을 선택할 수 있다. 22 is an exemplary diagram showing a preprocessing section of a numerical forecast model displayed in a web interface. The user can input data to the weather forecast model through the web screen showing the preprocessing process, the period during which the predictive model will be executed, and the input data indicating whether or not to use additional observation data as the initial weather data by statistical techniques. You can select the options for the movie.
본 발명의 실시예에서 웹 인터페이스에서 자료동화 옵션을 선택하면 관측데이터시스템에서 수집한 관측데이 터를 이용하여 모델 초기 데이터를 수정하는 과정을 거친다. 자료 동화는 수치예측모델의 초기 데이터를 단 순히 관측 데이터를 사용하는 것이 아니라 일정 시간 간격의 관측데이터로 모델의 초기 결과를 수정하는 것 으로서 초기에 수치예측모델의 수행 결과에 오차를 줄이는 과정이다. 예측모델의 초기 오차는 대규모 계산 수행시 시간에 따라 급격히 증가할 수 있기 때문에 일정 시간 간격의 관측 데이터를 초기에 이용하여 모델 수행 오차를 줄일 수 있다. 사용자가 웹 인터페이스에서 자료동화 옵션을 선택한 경우 관측데이터시스템은 예측모델시스템과 연동되어 예측모델시스템에 필요한 관측데이터를 일정 시간간격에 따라 전송할 수 있고, 예측모델시스템은 그 관측데이터를 수신하여 모델 초기 자료를 생성하고, 예측모델을 수행할 수 있다.  In the embodiment of the present invention, when the data fairytale option is selected in the web interface, the model initial data is modified by using the observation data collected from the observation data system. Data assimilation is not a process of simply using observation data for the initial data of the numerical prediction model, but modifying the initial results of the model with observation data at regular intervals. Since the initial error of the predictive model can increase rapidly with time when performing large-scale calculations, the model performance error can be reduced by using the observation data of a certain time interval initially. When the user selects the data fairy tale option in the web interface, the observation data system can be linked with the prediction model system to transmit the observation data necessary for the prediction model system at a predetermined time interval, and the prediction model system receives the observation data and starts the model. Generate data and run predictive models.
도 23은 전처리과정 섹션에서 입력데이터 셋팅이 완료될 경우 선택된 입력데이터를 기상예측모델에 적합한 자료로 생성하고 있음을 나타내는 로그 메시지 화면을 예시한다. 사용자는 웹 인터페이스를 통해 입력 데이 터 수행 결과에 문제가 있는지 확인할 수 있고, 그에 따라 다른 입력 데이터를 선택하거나 가공되도록 할 수 있다. FIG. 23 illustrates a log message screen indicating that when the input data setting is completed in the preprocessing section, the selected input data is generated as data suitable for the weather prediction model. Through the web interface, the user can check whether there is a problem with the input data execution result, and can select or input different input data accordingly.
도 24는 사용자가 수행할 기상예측모델의 수행 조건에 대한 입력 변수를 설정하는 메인과정 섹션의 웹 인터페이스 화면을 예시한다. 기상예측모델의 메인 과정은 여러 가지 변수 설정 조건에 따라 수행 될 수 있다. 예시한 화면은 수행 시간과 도메인에 대한 분해능에 대한 옵션, 기상예측모델이 기상현상의 물 리 과정을 해석하는 방식인 물리적 스킴들 중 어떤 물리 스킴에 따라 수행될 것인지에 대한 옵션, 기상예측 모델의 역학 스킴들에 대한 옵션 등을 예시할 수 있다. 사용자는 웹 인터페이스를 통해 기상예측모델이 메인 과정이 수행될 수 있는 옵션에 포함된 변수들을 설정할 수 있다. FIG. 24 illustrates a web interface screen of a main process section for setting an input variable for an execution condition of a weather prediction model to be performed by a user. The main process of the weather forecasting model can be performed according to various parameter setting conditions. The screens shown are options for execution time and resolution for domains, options for which of the physical schemes will be performed according to which of the physical schemes are the way the weather forecasting model interprets the physics process of meteorological phenomena, and the dynamics of the forecasting model Options for schemes, and the like. The user can set the variables included in the weather forecast model through the web interface to the option that the main process can be performed.
도 25는 도 24에서 사용자가 기상 예측모델의 변수를 선택을 완료한 경우 모델 수행 작업을 제출하기 전에 사용자가 확인할 수 있도록 선택된 모델 수행 조건을 표시하도록 하는 웹 인터페이스의 예시도면이다. FIG. 25 is an exemplary view of a web interface for displaying a model execution condition selected by the user for checking before submitting a model execution task when the user completes selecting a variable of the weather prediction model in FIG. 24.
도 26은 기상예측모델이 그리드 기반의 자원에서 수행되도록 예측모델링 시스템에 작업 제출하는 화면을 예시한다. 기상예측모델의 지형생성 과정과 전처리과정을 통해 기상예측모델이 수행될 지형 데이터, 초기 및 경계데이터, 수행 변수가 설정되면 메인 과정은 생성된 데이터와 설정된 수행 변수에 따른 계산 과정을 수행할 수 있다. FIG. 26 illustrates a screen for submitting a job to the predictive modeling system so that the weather prediction model is performed on a grid-based resource. When the terrain data, initial and boundary data, and performance variables for the weather prediction model are set through the terrain generation process and the preprocessing process of the weather prediction model, the main process may perform a calculation process according to the generated data and the set performance variables. .
계산 과정은 그리 드 기반의 전산 자원으로 할당되어 수행되는데, 웹 인터페이스는 사용자가 그리드 기반의 웹 인터페이스에서 사용할 수 있는 리소스나 그 리소스의 OS를 선택할 수 있도록 할 수도 있고 시스템을 선택된 리소스에 대한 최대 대기 시간을 설정할 수도 있다. 작업 제출이 실행 작업인지 배치 작업인지 각 전산 자원에서 사용할 C PU의 개수나 병렬 처리를 위한 이브러리 선택 등도 가능하다. The calculation process is performed by allocating grid-based computational resources. The web interface may allow the user to select the resources available in the grid-based web interface or the OS of those resources, and the system to wait for the selected resources. You can also set the time. Whether the job submission is a running job or a batch job, the number of C PUs to use in each computational resource, or the selection of libraries for parallel processing, is also possible.
*사용자가 계산 자원을 선택하지 않은 경 우, 그리드 미들웨어는 웹 인터페이스상에서 설정된 조건을 가장 빠른 시간 내에 수행할 수 있는 전산 자원 에 모델이 수행되도록 할 수 있다. * If the user does not select a computational resource, the grid middleware can cause the model to run on a computational resource that can perform the conditions set on the web interface in the shortest possible time.
도 27은 메인 과정이 그리드 기반의 리소스 자원에서 수행될 경 우 수행 로그 메시지를 사용자에게 웹 인터페이스로 제공하는 예를 나타낸다. 메인 수행을 위한 작업 제출되 면 그리드 미들웨어에서 그리드 기반의 MPI 서비스를 구현할 수 있는데, 각각 원격으로 연결된 로컬 리소스 매니저에 의해 그 매니저와 관련된 컴퓨터 리소스에서 모델 수행 계산이 분산 수행될 수 있다.사용자는 웹 인터페이스를 통해 각 리소스에 대한 로그 메시지를 확인하고수행 모델이 각 전산 자원에서 정상적으로 동작 하는지 여부를 확인할 수 있다. 웹 인터페이스의 작업 관리 기능은 사용자가 작업을 제출한 시간 및 현재 시 간, 모델 수행이 되는 각 단계에 따른 로그 메시지를 웹 포털 창을 통해 표시하도록 한다.27 illustrates an example of providing a performance log message to a user through a web interface when the main process is performed in a grid-based resource resource. Once submitted for main execution, grid-based MPI services can be implemented in the grid middleware, where the model execution calculations can be distributed on the computer resources associated with the manager by remotely connected local resource managers. Through the interface, you can check the log messages for each resource and check whether the execution model works normally on each computer resource. The task management function of the web interface allows the user to display the log message for each step of the model execution, the time and time the user submitted the task through the web portal window.
한편 모 델 수행 결과는 가시화된 데이터로 사용자에게 표출될 수 있는데, 실시예에서 간단한 모델 수행 결과는 예측 모델시스템의 웹 인터페이스 상에서 확인할 수 있도록 하였다. 고분해능의 실사와 유사한 3차원 가시화 결과 는 그 데이터 처리가 방대하기 때문에 후술하는 데이터분석시스템을 통해 수행되도록 하였다. 그러나 웹 서 버가 각 시스템의 결과를 인터페이스를 통해 제공하기 때문에 사용자는 어떤 시스템에서 어떤 결과가 수행되 는지 반드시 확인할 필요가 있는 것은 아니며 웹 인터페이스 상에서 해당 메뉴 등을 통해 확인할 수 있다. On the other hand, the model execution result can be displayed to the user as visualized data. In the embodiment, the simple model execution result can be confirmed on the web interface of the predictive model system. Three-dimensional visualization results, similar to the high resolution photorealization, were performed through the data analysis system described later because the data processing is enormous. However, since the web server provides the results of each system through the interface, the user does not necessarily need to check which result is performed in which system, but can be checked through the corresponding menu on the web interface.
도 28은 예측모델시스템의 웹 인터페이스에서 모델 수행 결과를 후처리하여 가시화한 결과를 나타낸 예시도 이다. 예를 들어 사용자가 선택한 모델 수행 결과는 각 고도에서 각 기상 변수를 그래픽으로 표시하여 사용 자로 하여금 예측모델의 결과를 용이하게 이해할 수 있도록 할 수 있다. 도 28은 모델 수행 결과를 2차원 단 면도로 표시한 예이다.  FIG. 28 is an exemplary view illustrating a result of post-processing and performing a model execution result in a web interface of a predictive model system. For example, the model performance results selected by the user can graphically display each weather variable at each altitude so that the user can easily understand the results of the predictive model. 28 shows an example in which a model execution result is displayed in two-dimensional steps.
기상예측모델의 수행 결과는 해당 영역에 대해 3차원 격자점 데이터를 포 함하므로 사용자가 원하는 예측 결과를 가시화 툴을 통해 가시화하여 제공할 수 있다. 실시예는 3차원 가시 화 결과를 예측모델시스템의 수행 결과를 이용하여 가시화할 수 있는 툴을 통해 웹 인터페이스로 제공되도록 할 수 있다. As the result of the weather prediction model includes 3D grid point data for the corresponding area, the prediction result desired by the user can be visualized and provided through a visualization tool. The embodiment may be provided to the web interface through a tool that can visualize the 3D visualization results using the performance of the prediction model system.
도 29는 3차원 가시화 툴을 통해 가상 지구상에서 3차원으로 나타낸 결과를 웹 인터 페이스에서 제공하는 화면의 예를 나타낸다. 도 29는 사용자가 설정한 모델 수행 도메인에 대한 가상 지구 데이터와 모델 결과 데이터를 결합하여 사용자가 설정한 변수에 대해 3차원 결과를 표출하는 예이다. 이도면 에서 한반도의 특정 상공에서 특정 기상 변수의 분포가 입체적인 단면도로 표시된다. 사용자는 바 형태 표시 된 선택수단을 통해 모델 결과를 나타내는 시간을 조절하거나 동영상처럼 보이도록 할 수 있으며 3차원 영상 의 각도를 조절하면서 여러 각도에서 3차원 영상을 통해 모델 수행 결과에 따른 기상 변수들을 볼 수 있다.FIG. 29 shows an example of a screen that provides a three-dimensional result on a virtual earth in a web interface through a three-dimensional visualization tool. FIG. 29 illustrates an example of combining 3D result of a variable set by a user by combining virtual earth data and model result data of a model execution domain set by a user. In this figure, the distribution of specific weather parameters over a certain area of the Korean Peninsula is shown in three-dimensional cross-section. The user can adjust the time to display the model result through the bar-shaped selection means or make it look like a video, and view the weather variables according to the model execution result through the 3D image from various angles while adjusting the angle of the 3D image. Can be.
도 16내지 도 29의 예는 그리드 기반의 웹 포털을 이용하여 사용자가 원하는 옵션을 설정하고 그 결과를 웹 인터페이스로 제공받는 예를 설명하였다.  16 to 29 illustrate an example in which a user sets a desired option using a grid-based web portal and receives a result through a web interface.
이제 예측모델링시스템의 이용하여 수행된 모델 결과를 사용자가 현실적으로 이해하고 분석할 수 있도록 데이터분석시스템에 기반한 결과를 웹 인터페이스 상에서 가시화하는 예를 기술한다. 전술한 바와 같이 관측데이터시스템, 예측모델링시스템, 데이터분석시스템의 인 터페이스는 각각 별개의 웹 포털들을 통해 제공되어 사용자가 클라이언트를 통해 각 웹 포털에 접근하도록 할 수도 있고, 하나의 웹 포털의 선택 메뉴가 될 수도 있다. 데이터분석시스템은 관측데이터시스템 또는 예 측모델시스템의 결과를 가시화할 수 있는데 이에 대해 상술하면 다음과 같다.Now, we describe an example of visualizing the results based on the data analysis system on the web interface so that the user can realistically understand and analyze the model results performed using the predictive modeling system. As described above, the interface of the observation data system, the predictive modeling system, and the data analysis system may be provided through separate web portals so that a user may access each web portal through a client or select one web portal. It can also be a menu. The data analysis system may visualize the results of the observation data system or the prediction model system.
위에서 예측모델시스 템은 3차원 지구 자료에 모델 결과를 오버 레이하는 방식으로 간략히 3차원 가시화 결과를 표시할 수 있다 설명하였다. 최근에는 인터넷 상에서 3차원 가상 지구에 대한 3차원 데이터를 공개하고 있으므로 이를 이용 하여 모델 결과를 해당 위치의 가상 지구 상에서 오버 레이하면, 웹 인터페이스 상에서 사용자가 모델 결과 를 용이하게 이해할 수 있도록 할 수 있다.The prediction model system described above can simply display the 3D visualization results by overlaying the model results on the 3D earth data. Recently, since the 3D data of the 3D virtual earth is disclosed on the Internet, by using this to overlay the model result on the virtual earth of the corresponding location, the user can easily understand the model result on the web interface.
한편, 데이터분석시스템은 조금 더 상세하고 현실적인 가시화 데이터를 구현하도록 가시화 데이터를 생성할 수 있는데, 데이터분석시스템에 대해 상세히 설명하면 다음과 같다. Meanwhile, the data analysis system may generate visualization data to implement more detailed and realistic visualization data. The data analysis system will be described in detail as follows.
데이터분석 시스템은 관측데이터 또는 예측모델링 결과 데이터를 분석하고 가시화하여 태 풍이나 홍수에 따른 피해 확산 경로와 범위와 같은 지구환경변화에 따른 재해를 정확하게 예측할 수 있도록 할 수 있다. The data analysis system can analyze and visualize observation data or predictive modeling result data to accurately predict disasters caused by changes in the global environment such as propagation paths and extent of damage caused by typhoons or floods.
데이터분석시스템과 위에서 설명한 예측모델링의 가시화 툴을 이용한 가시화 방법의 차이는, 예측모델링 가시화 툴은 이미 생성된 가상 지구 데이터에 관측 데이터나 예측 모델링 결과 데이터를 2차원 또는 3차원으로 표시하는 것이다. 모델 결과 데이터는 지구의 특정 영역에 대해 표시될 수 있는데, 예 측모델링 가시화 툴은 모델 결과를 나타내는 지구의 특정 대상 영역을 별도로 처리할 필요가 없다. 즉, 예측 모델링 가시화 툴은 모델 계산의 격자에 맞는 지형 정보에 해당 격자에서 모델의 결과를 나타내거나, 이미 생성된 3차원 지형 정보에 맞는 모델 결과를 결합하여 표시하는 것이다. 따라서, 예측 모델링 결과가 이와 같은 가시화 툴에 의해 생성된 경우 큰 계산 부담이 없다. The difference between the data analysis system and the visualization method using the prediction modeling visualization tool described above is that the prediction modeling visualization tool displays the observation data or the predictive modeling result data in two or three dimensions on the already generated virtual earth data. Model result data can be displayed for a particular area of the earth, and the predictive modeling visualization tool does not need to separately process a particular target area of the earth that represents the model result. That is, the predictive modeling visualization tool displays the model results in the grid or the model results matching the already generated three-dimensional terrain information in the terrain information corresponding to the grid of the model calculation. Therefore, there is no large computational burden when the predictive modeling results are generated by such visualization tools.
그러나 이하의 데이터분석시스템은 3차원 가 시화를 위해 해당 지형에 대한 폴리콘(polygon)의 텍스춰(texture) 정보를 생성하고 이를 이용해 예측 모델 링 결과나 관측 데이터를 함께 랜더링하여 표현한다. 이러한 작업은 대용량의 메모리와 빠른 데이터 처리가 필요하다 이를 위해 4차원 시간 가변 볼륨 데이터를 가시화 하는 방법이 요구된다. 본 발명에 따른 실시예는 이와 같은 시간 가변 볼륨 데이터가 그리드 기반의 병렬 및 분산 시스템을 통해 가시화될 수 있는 시스템을 개발하고, 이를 기반으로 한 렌더링 기법 및 이를 제어할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. However, the following data analysis system generates texture information of polygon for the terrain for three-dimensional visualization and renders it by rendering the predictive modeling result or observation data together. This requires a large amount of memory and fast data processing. This requires a method of visualizing four-dimensional time-variable volume data. The embodiment according to the present invention can develop a system in which such time-variable volume data can be visualized through a grid-based parallel and distributed system, and can provide a rendering technique and an interface for controlling the same. .
도 2에서 예시한 시스템에서 클라이언트가 데이터가시화를 위한 작업을 요청하면, 서버에서 분산된 전산 자 원에 가시화 작업을 위한 테스크를 할당하여 처리할 수 있다. In the system illustrated in FIG. 2, when a client requests a task for data visualization, a task for visualization task may be allocated to a computerized resource distributed by a server and processed.
분산 시스템에서는 3차원 가시화를 하 고자 하는 영역을 블록 기반의 세부영역들로 분할하고 그 블록에 포함된 세부영역들에 대해 가시화 데이터를 생성할 수 있다. 만약 마스터와 슬레이브 컴퓨터들을 포함한 분산 시스템에서 가시화 데이터를 생성할 경우 , 마스터 컴퓨터와 슬레이브 컴퓨터는 각각 해당 세부영역에 대한 3차원 가시화 데이터를 함께 처리할 수 있 다. 세부영역에 대한 현실적인 가시화를 위해서는 해당 영역을 나타내는 매우 많은 폴리곤에 대한 처리가 필 요하기 때문에 메모리 요구량 또한 매우 많다. In a distributed system, an area for 3D visualization may be divided into block-based subregions, and visualization data may be generated for the subregions included in the block. If the visualization data is generated in the distributed system including the master and slave computers, the master computer and the slave computer can process the 3D visualization data for the specific area together. Realistic visualization of subregions requires a great deal of processing for a large number of polygons that represent the region, so memory requirements are very high.
웹 서버는, 마스터 컴퓨터가 그 메모리에 할당된 영 역에 대한 데이터를 가지고 있는 경우에는 마스터 컴퓨터가, 슬레이브 컴퓨터가 할당된 영역에 대한 데이터 를 그 메모리에 포함한 경우 슬레이브 컴퓨터가 각 할당 영역을 처리하도록 작업을 제어할 수 있다. 만약 마 스터와 슬레이브 컴퓨터가 할당 영역에 대한 데이터를 가지고 있지 않은 경우에는 임의의 슬레이브 컴퓨터에 작업을 할당하여 파일 서버로부터 할당된 슬레이브 컴퓨터가 데이터를 읽어 작업을 처리하도록 할 수 있다.The web server allows the master computer to process each allocated area if the master computer has data for the area allocated to that memory, and if the master computer contains data for the area to which the slave computer is allocated. You can control the work. If the master and slave computers do not have data for the allocated area, the task can be assigned to any slave computer so that the assigned slave computer can read the data and process the work from the file server.
도 30은 데이터분석시스템의 처리 작업 모듈을 개념적으로 구조화하여 예시한 도면이다. 데이터분석시스템이 처리하는 작업 모듈은 크게 입력모듈, 처리모듈, 가시화모듈로 나눌 수 있다.  30 is a diagram conceptually illustrating a processing operation module of the data analysis system. Task modules handled by the data analysis system can be broadly divided into input modules, processing modules, and visualization modules.
입력모듈은 가시화에 필 요한 지구환경변화 변수, 예를 들어 기상모델을 예측모델로 할 경우 기상 변수인 강수량 등의 데이터를 입력 하기 위한 데이터 입력 모듈, 가시화 대상 지형 및 텍스춰 정보를 입력하기 위한 지형 및 텍스춰 입력 모듈, 시간 가변 데이터의 입력을 위한 시간 가변 데이터 입력 모듈을 포함할 수 있다. The input module is a data input module for inputting data such as global environment change variables required for visualization, for example, precipitation, which is a weather variable when the weather model is a predictive model, a terrain for inputting visualization target terrain, and texture information. The apparatus may include a texture input module and a time variable data input module for inputting time variable data.
처리모듈은 입력 데 이터를 가시화 가능한 형태로 처리하기 위한 데이터 처리모듈, 적응 세분화(adaptive refinement)를 위해 입 력 데이터를 트리 구조로 변환하는 트리형 데이터 처리 모듈, 시간 가변 데이터를 실시간으로 가시화하고 처 리하는 시간 가변 데이터 처리 모듈을 포함한다. The processing module is a data processing module for processing input data into a visible form, a tree data processing module for converting input data into a tree structure for adaptive refinement, and visualizes and processes time-variable data in real time. The module includes a time variable data processing module.
가시화 모듈은 입력 데이터 렌더링 및 사용자 인터페 이스를 위한 데이터 가시화 모듈, 많은 데이터의 실시간 가시화를 위한 적응 LOD (level of detail) 모듈, 그래픽 프로세스 유닛을 이용하여 실시간 렌더링을 수행하는 하드웨어 가속 모듈로 각 기능을 구분할 수 있다.The visualization module is a data visualization module for input data rendering and a user interface, an adaptive level of detail (LOD) module for real-time visualization of a large amount of data, and a hardware acceleration module that performs real-time rendering using a graphic process unit. Can be distinguished.
도 31은 본 발명의 실시예가 관측데이터를 3차원 가시화하기 위해 사용한 데이터를 예시한다. 해당 영역에 지형 해상도는 각각 2495 x 2995의 크기로 메모리로 환산하면 229MB에 해당하는 데이터들이다. 각 해당 영역을 3차원 가시화하기 위해서는 필요한 텍스춰의 해상도는 약 7800 x 9300로 하였으면 텍스춰 크기를 고려할 때 해당 영역당 약 207MB의 지형 데이터가 처리됨을 예시한다. 31 illustrates data used by an embodiment of the present invention for three-dimensional visualization of observation data. The terrain resolution in the area is 2495 x 2995, which translates into 229MB of data. If the resolution of the texture required for 3D visualization of each corresponding area is about 7800 x 9300, considering the texture size, about 207MB of terrain data is processed per area.
도 32는 가시화 데이터를 생성한 대상 영역의 정사 영상이다. 이 정사 영상은 23400 x 46000의 영상 해상도를 가진다. 32 is an orthoimage of a target area in which visualization data is generated. This ortho image has an image resolution of 23400 x 46000.
도 33은 이 정사 영상에 포함되는 영역에 대해 지리 데이터의 측량 간격에 따른 메모리 및 폴리곤의 수를 예시하 는데, 예를 들어 지리 데이터가 1미터 간격의 데이터를 포함한다면, 이 영역을 가시화하는데 필요한 폴리곤 의 수는 약 5천만개로서 메모리 요구량으로 환산하면 약 4,34GB에 해당한다. 그리고, 5 미터 측량 간격의 지 리 데이터로 해당 영역을 가시화하면 이에 필요한 폴리곤의 수는 약 220만개 이고 메모리로 환산하면 약 2. 3GB에 해당한다는 것을 예시한다. Fig. 33 illustrates the number of memory and polygons according to the measurement interval of geographic data for an area included in this orthoimage, for example, if the geographic data includes data at 1 meter intervals, it is necessary to visualize this area. The number of polygons is about 50 million, which is about 4,34GB in terms of memory requirements. In addition, if the area is visualized by geographic data at 5 meter intervals, the number of polygons required is about 2.2 million, which translates into about 2. 3GB.
도 34는 데이터분석시스템이 웹 인터페이스를 통해 해당 영역을 표출하였을 경우의 화면에 표시된 영역을 나타낸다. 이 영역에 대한 가시화 데이터를 생성하기 위해 필요한 텍스춰의 크기는 15602 x 18564로서 폴리곤 약 100만 개에 해당한다. 34 illustrates an area displayed on the screen when the data analysis system expresses a corresponding area through a web interface. The size of the texture needed to generate visualization data for this area is 15602 x 18564, which is approximately 1 million polygons.
오른쪽의 메뉴는 해당 영역에 대한 지역을 선택할 수 있는 메뉴를 포함하는데 지역 명 또는 지역의 폭과 넓이를 지정할 수도 잇다. 예시한 도면에서 요청된 영역의 텍스춰나 폴리곤의 수에 대한 정보를 조절하여 해당 영역이 표시될 수 있도록 할 수 있다. 그리고, 오른쪽 아래의 현재 선택된 영역의 정사 영상을 표시할 수 있다. 해당 영역은 텍스춰 매핑, 폴리곤 모드, 라이트닝 효과들을 선택하여 표시되도록 할 수 있다. 그리고 해당 영역의 panning, rotation, zoom in, zoom out 등으로 여러 효과에 따라 표시되도록 할 수 있고, 해수면 높이에 대한 정보도 표시할 수 있다. 따라서, 사용자는 웹 인터페이스 상에서 지형 렌더링의 결과를 사용자가 선택한 옵션에 따라 용이하게 확인할 수 있다. The menu on the right contains a menu that allows you to select a region for that region. You can also specify the region name or the width and width of the region. In the illustrated drawing, the corresponding region may be displayed by adjusting information on the texture or the number of polygons of the requested region. In addition, an orthogonal image of the currently selected area at the lower right may be displayed. The region can be displayed by selecting texture mapping, polygon mode, and lightening effects. And it can be displayed according to various effects such as panning, rotation, zoom in, zoom out, etc. of the area, and can also display information about the sea level height. Therefore, the user can easily check the result of the terrain rendering on the web interface according to the option selected by the user.
도 35는 해당 화면에서 와이어 프레임 영상이 표시되도록 하는 예시도면이다. 35 is an exemplary diagram for displaying a wire frame image on a corresponding screen.
도 36는 해당 영역에 관측 데이터 또는 예측 모델링 결과 데이터를 함께 처리하여 침수 지역을 렌더링한 영상을 표시한다.  FIG. 36 displays an image of a flooded area by processing observation data or predictive modeling result data together in a corresponding area.
사용자는 관측 데이터나 예측 모델링 데이터에 따른 강수 데이터를 ,지형 랜더링 결과와 함께 랜더링하도록 함으로써 원하는 지형에 대해 관측 또는 예측 데이터를 현실적으로 볼 수 있다. The user can realistically view the observation or prediction data for the desired terrain by rendering the precipitation data according to the observation data or the prediction modeling data together with the terrain rendering result.
도 37 내지 도 40은 도 36의 침수 지역에 대한 3차원 영상을 시간 및 여러 고도에 따라 3차원 가시화 한 예 를 예시한다. 37 to 40 illustrate an example of three-dimensional visualization of a three-dimensional image of the flooded area of FIG. 36 according to time and various elevations.
도 41은 본 발명에 따른 지구환경 예측방법의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 이하에서 웹 서버가 제공하는 웹 포털을 통해 지구환경을 예측하는 방법의 일 실시예를 설명하면 다음과 같다.41 is a view showing an embodiment of a global environment prediction method according to the present invention. Hereinafter, an embodiment of a method for predicting the global environment through a web portal provided by a web server will be described.
복수의 이종 컴퓨터 시스템들 중 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 수치예보모델의 수행 작업을 할당하는 그리드 미들웨어를 기반으로 실행되는 웹 애플리케이션에 의한 웹 인터페이스를 표출시킨다(S100). 그리드 미들웨어 는 수치예보 모델의 수행 작업이 여러 개인 경우, 해당 전산 자원에 여러 개의 수행 작업이 적절히 분배될 수 있도록 작업 스케줄링을 하고 사용자의 각 계정을 관리할 수 있다. A web interface is displayed by a web application that is executed based on grid middleware that allocates a task of performing a numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of heterogeneous computer systems (S100). Grid middleware can schedule tasks and manage each user's account in order to properly distribute several tasks to the computational resources when there are several tasks of numerical forecast model.
사용자로부터 웹 인터페이스를 통해 수치예측모델에 입력될 지구환경 관측데이터, 수치예측모델의 수행 변수 및 수치예보모델의 수행 작업 요청을 수신한다(S200). 수치예보모델의 수행 작업 요청과 그에 필요한 데이터는 웹 인터페이스 상에서 선택 하고 그 선택 결과를 사용자에게 확인하도록 할 수 있다. The user receives a request for a task to perform the global environment observation data, the numerical parameters of the numerical predictive model, and the numerical predictive model to be input to the numerical predictive model through the web interface (S200). The request for performing the numerical prediction model and the data required for it can be selected on the web interface and the user can be confirmed the result of the selection.
웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데 이터를 수신한다(S300). 지구환경 관측데이터를 일정 간격으로 수신하여 수집하는 관측데이터시스템으로부터 수신할 수 있는 데이터를 표시하고, 사용자부터 검색 가능한 관측데이터를 선택하도록 표시할 수 있다. Receive the selected earth environment observation data from the web interface (S300). Data that can be received from an observation data system that receives and collects earth environment observation data at regular intervals may be displayed, and the user may be able to display observation data that can be searched from a user.
웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신할 경우, 수치예보모델의 초기 자료 생성에 자료동 화 과정이 포함된다면 검색한 지구환경 관측데이터를 수치예측모델의 수행 시간에 따라 수신하도록 할 수 있다. 이 경우 예측모델링을 수행하는 시스템과 관측데이터시스템은 연동되어 관측데이터시스템은 예측모델 링시스템에 해당 수행 시간에 따른 관측데이터를 자동으로 전송해 줄 수 있다.When receiving the selected global environmental observation data from the web interface, if the data generation process is included in the initial data generation of the digital forecasting model, the retrieved global environmental observation data can be received according to the execution time of the numerical prediction model. In this case, the system for performing the predictive modeling and the observation data system are interlocked so that the observation data system can automatically transmit the observation data according to the execution time to the predictive modeling system.
수행 작업 요청에 따 라 수신된 지구환경 관측데이터를 이용하여 그리드 미들웨어에 의해 할당된 컴퓨터 시스템에 수치예보모델이 수행되도록 제어한다(S400). 수치예보모델의 수행 결과에 대한 로그 메시지는 웹 인터페이스 상에서 확인 가 능하도록 할 수 있다. The numerical prediction model is controlled to be performed on the computer system assigned by the grid middleware using the received earth environment observation data according to the request for performing the operation (S400). Log messages on the performance of the numerical forecast model can be viewed on the web interface.
수치예측모델의 수행이 완료되면 그 수행 결과에 해당하는 지형의 텍스춰를 생성 하고, 수치예측모델 결과를 생성한 지형의 텍스춰와 함께 3차원 랜더링하여 표시한다(S500). 3차원 랜더링한 결과는 시간에 따라 표출되어 4차원 볼륨 데이터를 처리할 수 있도록 할 수 있다. 3차원 랜더링한 데이터를 사용자의 선택 조건에 따라 웹 인터페이스를 통해 제공하도록 할 수 있다. 사용자가 원하는 변수와 원하는 지형 및 그 지형을 원하는 각도에서 볼 수 있도록 3차원 랜더링 데이터를 시간에 따라 표출하도록 할 수 있 다. 그러면 사용자는 웹 인터페이스 상에서 모델의 결과를 현실적으로 가시화한 결과를 볼 수 있다. When the execution of the numerical prediction model is completed, the texture of the terrain corresponding to the execution result is generated, and the three-dimensional rendering is displayed along with the texture of the terrain which generated the numerical prediction model result (S500). The result of 3D rendering may be expressed over time so that 4D volume data may be processed. The 3D rendered data may be provided through a web interface according to a user's selection condition. 3D rendering data can be displayed over time so that the user can see the desired variable, the desired terrain, and the terrain at a desired angle. The user can then see the results of the realistic visualization of the model results on the web interface.
이와 같이, 데이터분석시스템은 지형데이터를 3차원 가시화하고, 이 3차원 가시화 데이터를 관측 또는 예측 결과와 함께 표시하여 지구환경변화에 대해 보다 현실적인 정보를 웹 인터페이스 상에서 표시하도록 할 수 있고 이를 통해 정확한 예보 의사 결정이 가능할 수 있다. 뿐만 아니라 추후 진행될 예측결과를 현실적으로 느낄 수 있는 영상을 웹 인터페이스로부터 제공받을 수 있다. As such, the data analysis system visualizes the topographical data in three dimensions and displays the three-dimensional visualization data along with the observation or prediction results to display more realistic information on changes in the global environment on the web interface. Decision making may be possible. In addition, the user can be provided with a web interface to realistically feel the prediction result that will be performed later.
본 발명은 지구환경데이터를 관측, 예측, 분석하여 사용자 선택에 따른 결과를 가시화하여 제공할 수 있어 산업상 이용가능성이 있다.The present invention has industrial applicability since the present invention can visualize and provide results according to user selection by observing, predicting and analyzing global environmental data.

Claims (10)

  1. 수치예측모델에 입력될 지구환경 관측데이터 및 상기 수치예측모델의 수행 변수를 선택하고 수치예측모델의 수행 작업 요청을 수신하는 웹 인터페이스를 표시하는 클라이언트; 및A client configured to select a global environment observation data to be input into the numerical prediction model and an execution variable of the numerical prediction model, and display a web interface for receiving a request for performing a numerical prediction model; And
    상기 클라이언트가 상기 웹 인터페이스를 표출시키도록 하고 상기 수치예보모델의 수행 변수 및 상기 수치예측모델 수행 작업 요청에 따라, 복수의 컴퓨터 시스템들 중 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 수치예측모델의 수행 작업을 할당하는 그리드 미들웨어와, 상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하고 상기 수신된 지구환경 관측데이터를 이용하여 상기 수치예측모델이 할당된 컴퓨터 시스템에 상기 수치예측모델이 수행되도록 제어하는 매니저를 구비한 서버를 포함하는 지구환경변화 예측시스템.   Causing the client to display the web interface and allocating the execution of the numerical prediction model to at least one computer system among a plurality of computer systems according to the execution parameter of the numerical prediction model and the execution request of the numerical prediction model. A server having a grid middleware and a manager for receiving the selected global environmental observation data from the web interface and controlling the numerical prediction model to be performed on the computer system to which the numerical prediction model is assigned using the received global environmental observation data. Global environmental change prediction system comprising a.
  2. 제 1 항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 서버는, The server,
    상기 지구환경 관측데이터를 검색하고 상기 수집한 지구환경 관측데이터를 저장하고 상기 웹 인터페이스를 통해 상기 저장된 지구환경 관측데이터 결과를 표출하도록 하는 관측데이터시스템을 더 포함하는 지구환경변화 예측시스템.And an observation data system for retrieving the earth environment observation data, storing the collected earth environment observation data, and displaying the result of the stored earth environment observation data through the web interface.
  3. 제 2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 관측데이터시스템은 상기 수치예측모델이 이용하는 관측데이터를 상기 수치예측모델의 수행 시간에 따라 제공하는 지구환경변화 예측시스템.The observation data system is a global environment change prediction system for providing observation data used by the numerical prediction model according to the execution time of the numerical prediction model.
  4. 제 1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 서버는, 상기 수치예측모델 결과에 해당하는 지형의 텍스춰를 생성하고, 상기 수치예측모델 결과를 상기 생성한 지형의 텍스춰와 함께 3차원 랜더링하여 표시하는 데이터분석시스템을 더 포함하는 지구환경변화 예측시스템.The server may further include a data analysis system for generating a texture of the terrain corresponding to the numerical prediction model result and three-dimensional rendering the numerical prediction model result together with the generated texture of the terrain. system.
  5. 제 4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 서버는, 상기 데이터분석시스템이 표시하는 3차원 랜더링 데이터를 사용자의 선택 조건에 따라 상기 웹 인터페이스를 통해 제공하도록 하는 지구환경변화 예측시스템.And the server is configured to provide 3D rendering data displayed by the data analysis system through the web interface according to a user's selection condition.
  6. 복수의 이종 컴퓨터 시스템들 중 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 수치예측모델의 수행 작업을 할당하는 그리드 미들웨어를 기반으로 실행되는 웹 애플리케이션에 의한 웹 인터페이스를 표출시키는 단계;Expressing a web interface by a web application executed based on grid middleware that allocates a task of performing a numerical prediction model to at least one computer system of a plurality of heterogeneous computer systems;
    상기 웹 인터페이스를 통해 상기 수치예측모델에 입력될 지구환경 관측데이터, 상기 수치예측모델의 수행 변수 및 상기 수치예측모델의 수행 작업 요청을 수신하는 단계; Receiving global environment observation data, performance variables of the numerical prediction model, and a request for performing the numerical prediction model to be input to the numerical prediction model through the web interface;
    상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하는 단계; 및Receiving selected global environment observation data from the web interface; And
    상기 수행 작업 요청에 따라 상기 수신된 지구환경 관측데이터를 이용하여 상기 그리드 미들웨어에 의해 할당된 컴퓨터 시스템에 상기 수치예측모델이 수행되도록 제어하는 단계를 포함하는 지구환경변화 예측방법.And controlling the numerical prediction model to be performed on a computer system assigned by the grid middleware using the received global environment observation data according to the request for performing the operation.
  7. 제 6 항에 있어서, The method of claim 6,
    상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하는 단계는, Receiving the selected earth environment observation data from the web interface,
    상기 웹 인터페이스를 통해 검색 가능한 지구환경 관측데이터를 표시하고 선택된 지구환경 관측데이터를 검색하는 단계; 및Displaying searchable global environment observation data through the web interface and retrieving selected global environment observation data; And
    상기 검색한 지구환경 관측데이터를 수신하는 단계를 포함하는 지구환경변화 예측방법. A method for predicting global environmental change comprising the step of receiving the retrieved global environmental observation data.
  8. 제 7항에 있어서,The method of claim 7, wherein
    상기 웹 인터페이스로부터 선택된 지구환경 관측데이터를 수신하는 단계는, Receiving selected earth environment observation data from the web interface,
    상기 검색한 지구환경 관측데이터를 상기 수치예측모델이 수행 시간에 따라 수신하는 지구환경변화 예측방법.Global environment change prediction method for receiving the retrieved earth environment observation data according to the execution time of the numerical prediction model.
  9. 제 6항에 있어서,The method of claim 6,
    상기 지구환경 예측방법은, The global environmental prediction method,
    상기 수치예측모델 결과에 해당하는 지형의 텍스춰를 생성하고, 상기 수치예측모델 결과를 상기 생성한 지형의 텍스춰와 함께 3차원 랜더링하여 표시하는 단계를 더 포함하는 지구환경변화 예측방법.Generating a texture of the terrain corresponding to the numerical prediction model result, and displaying the numerical prediction model result along with the generated texture of the terrain by three-dimensional rendering.
  10. 제 9항에 있어서,The method of claim 9,
    지구환경변화 예측방법은,Global environmental change prediction method,
    상기 3차원 랜더링한 데이터를 사용자의 선택 조건에 따라 상기 웹 인터페이스를 통해 제공하도록 하는 단계를 더 포함하는 지구환경변화 예측방법.And providing the three-dimensional rendered data through the web interface according to a user's selection condition.
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